特别是，BN 需要用到足够大的批大小（例如，每个工作站采用 32 的批量大小）。一个小批量会导致估算批统计不准确，减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率（图 1）。...结果导致，如今许多模型都使用较大的批训练，它们非常耗费内存。反过来，训练模型时对 BN 效力的极度依赖性阻碍了人们用有限内存探索更高容量的模型。 ? 图 1：ImageNet 分类误差 vs....计算机视觉任务（包括检测、分割、视频识别和其他基于此的高级系统）对批大小的限制更加严格。...BN 的使用通常要求这些系统在模型设计和批大小之间作出妥协。 本文提出了组归一化（Group Normalization，GN）作为批归一化（BN）的替代。...当批量大小为 2 个样本时，在 ImageNet 训练的 ResNet-50 上，相比于 BN 的对应变体，GN 获得的误差率要小 10%。
，这样批大小看起来就不会小。...考虑到不同框架之间的实现细节，批大小为 1 是最稳定的，读者复现起来也更容易，因此我们选择这个值。...19.01 Batch 大小：1（训练） ?...此外，当 batch 大小为 256 时，MXNet 在单精度上耗光了内存，然后我们将 batch 大小切换到 208。 图 6.1.1 和图 6.1.2 分别显示了训练和推理期间每秒处理的图像。...尽管我们只有 16GB 内存，但在执行 ResNet-50 的训练和推理时，它仍然不是 Titan RTX 的瓶颈。 ? 图 6.1.10：推理时的内存利用率。 6.2.
为了确保比较的公平性，对于相同的模型和任务（不论是训练还是推理）都使用相同的批大小。...然而，对于不同的模型和任务，由于它们的规模和架构有所不同，可根据需要调整数据批大小，从而避免因过大而导致内存溢出，或是批过小而导致GPU使用不足。...过小的批大小也会使PyTorch看起来较慢，因为会增加Python的开销。...考虑到用户对单批文本生成的需求，也对批大小为1的文本生成情况进行了基准测试。 关键发现 发现1 不存在「最优」后端。...相对于原生PyTorch，Keras 3在吞吐量（步/毫秒）上有明显的提升。 特别是，在10个测试任务中，有5个的速度提升超过了50%。其中，最高更是达到了290%。
随着批大小的上升，DALI 的内存占用会变得更大。这一问题现在还没有得到修复。 ? DALI 的内存占用问题。...而和其他的数据预处理工具相比，DALI 能够最大处理的批大小相比 TorchVision 少了一半。 ? 因此，使用 DALI 加速数据预处理需要重新构建整个 pipeline。...因此通过合理应用这一系列修改，DALI 可以使得最大批量大小在 CPU 或 GPU 模式下提升 50% 而在 Shufflenet V2 0.5 上，如果批大小为 512，则 DALI GPU 和 CPU...能够处理的批大小如下： ?...接近英伟达有 8 个 V100 GPU 的 DGX-1 的性能，尽管使用的是小模型。
小批量会导致批量统计数据的估算不准确，并且减少 BN 的批量大小会显著增加模型误差（图 1）。因此，最近的许多模型都是用较大的批量来进行训练的，这些大批量都是很耗费内存的。...反过来，训练模型时对 BN 有效性的高度依赖性阻碍了人们用有限内存探索更高容量的模型。 计算机视觉任务（包括检测、分割、视频识别和其他基于此的高级系统）对批量大小的限制要求更高。...例如，Fast / er 和 Mask R-CNN 框架使用批量为 1 或 2 的图像，为了更高的分辨率，其中 BN 通过变换为线性层而被「固定」；在 3D 卷积视频分类中，时空特征的出现导致在时间长度和批大小之间需要作出权衡...BN 的使用通常要求这些系统在模型设计和批大小之间作出妥协。 本文提出群组归一化（GN）作为 BN 的替代方案。作者注意到像 SIFT 和 HOG 这样的许多经典特征是分组特征并且包括分组规范化。...对于常规的批量规格，GN 与 BN 表现相当（差距为 0.5％），并且优于其它归一化变体 。此外，尽管批量可能会发生变化，但 GN 可以自然地从预训练迁移到微调。
默认情况下，launch_BigGAN_bs256x8.sh 脚本训练批量大小为 256 且具备 8 次梯度累积的完整 BigGAN 模型，其总的批量大小为 2048。...一旦确定了这一点，你应该修改脚本，使批大小乘以梯度累积的数量等同于你期望的总批量大小（BigGAN 默认的总批量大小是 2048）。...训练结束后，你可以使用 sample.py 生成额外的样本和插值，用不同的截断值、批大小、standing stat 累积次数等进行测试。...BS256 和 8 次梯度累积，并在崩溃前实现，其 TF Inception Score 为 97.35 +/- 1.79，详见：https://drive.google.com/open?...该 repo 用了加速的 FID 计算：初始 scipy 版本需要 10 多分钟来计算矩阵 sqrt，而该版本使用加速的 PyTorch 版本，能在 1 秒内完成计算。
我们在调整对TensorFlow接口调用、并且优化系统配置后，WDL模型训练性能提高了10倍，分布式线性加速可达32个Worker，基本满足了美团点评广告和推荐等业务的需求。...性能瓶颈分析与调优 在使用TensorFlow训练WDL模型时，我们主要发现3个性能问题： 每轮训练时，输入数据环节耗时过多，超过60%的时间用于读取数据。...Pipeline这种多线程、多队列的设计可以使训练线程和读数据线程并行。 理想情况下，队列Example Queue总是充满数据的，训练线程完成一轮训练后可以立即读取下一批的数据。...YARN管理进程树的虚拟内存和物理内存使用量，超过限制的进程树将被杀死。将MALLOC_ARENA_MAX的默认设置改为4之后，可以不至于VIRT增加很多，而且一般作业性能没有明显影响。...在深入挖掘系统热点瓶颈的过程中，我们也加深了对业务算法模型、TensorFlow框架的理解，具有技术储备的意义，有助于我们后续进一步优化深度学习平台性能，更好地为业务提供工程技术支持。
深度学习框架的依赖库 当你训练图像识别算法的时候，也许并不那么关心Caffe中用到的OpenCV开源库或者TensorFlow依赖的numpy，但是，风险正蕴含其中。 攻击从哪来？...训练数据畸形 在构建深度学习应用的过程中，需要用数据对模型进行训练，而训练所用的数据集就可能被污染、打上错误的标签。这种攻击方式叫做数据下毒攻击。...都不安全 以上面提到的第一个攻击面（输入图像畸形）为例，假设你的输入数据来自文件或者网络，TensorFlow、Caffe和Torch就有十几个漏洞，可能遭受DOS拒绝服务攻击、躲避攻击或者系统妥协攻击...OpenCV的例子如下： 我们来详细看一下这几类攻击： 威胁一、DoS拒绝服务攻击 我们在深度学习框架中发现，最常见的漏洞是软件错误，导致程序崩溃，或者进入死循环，或者耗尽所有的内存。...威胁二、躲避攻击 面对脆弱的深度学习框架，攻击者可以利用软件漏洞实施躲避攻击，例如：1、通过漏洞覆盖分类结果，修改特定内存内容 2、劫持控制流程以跳过或重新排序模型执行。
在浏览器上训练就要求模型要小、要快、要越容易训练越好。下面我们就从模型架构、训练和调试等几个方面来看看如何才能做到这三点。 模型架构 ▌1. 控制模型大小 控制模型的规模很重要。...显然跳跃连接隐含的一个要求就是连接的两层输出和输入的格式必须能对应得上。我们要用残差网络的话，那最好保证两层的过滤器数目和填充都一致而且步幅为1（不过肯定有其它做法来保证格式对应）。...▌14.调整画布大小，而不是张量大小 在调用 TF . from pixels 之前，要将画布转换成张量，请调整画布的大小，否则你会很快耗尽 GPU 内存。 ...▌15.慎选批大小 每一批的样本数选多少，也就是批大小显然取决于我们用的什么 GPU 和网络结构，所以大家最好试试不同的批大小看看怎么最快。...我一般从 1 开始试，而且有时候我发现增加批大小对训练的效率也没啥帮助。 ▌16.善用IndexedDB 我们训练的数据集因为都是图片所以有时候还是挺大的。
本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。 ?...感觉 TensorFlow.js 让我们搞前端的也潮了一把。 虽说浏览器也能跑深度学习模型了，这些模型终归不是为在浏览器里运行设计的，所以很多限制和挑战也就随之而来了。...**在浏览器上训练就要求模型要小、要快、要越容易训练越好。下面我们就从模型架构、训练和调试等几个方面来看看如何才能做到这三点。 模型架构 ▌1. 控制模型大小 控制模型的规模很重要。...image ▌15.慎选批大小 每一批的样本数选多少，也就是批大小显然取决于我们用的什么 GPU 和网络结构，所以大家最好试试不同的批大小看看怎么最快。...我一般从 1 开始试，而且有时候我发现增加批大小对训练的效率也没啥帮助。 ▌16.善用IndexedDB 我们训练的数据集因为都是图片所以有时候还是挺大的。
BERT 预训练包括两个阶段：1）前 9/10 的训练 epoch 使用 128 的序列长度，2）最后 1/10 的训练 epoch 使用 512 的序列长度。...实验所用硬件为 TPUv3，实验设置与基线 BERT-Large 相同：前 9/10 的训练 epoch 使用 128 的序列长度，最后 1/10 的训练 epoch 使用 512 的序列长度。...对于第二阶段而言，因为内存限制，TPUv3 Pod 上最大的批量大小为 32768，因此第二阶段使用的批大小为 32768。...对于第一阶段，受限于内存，TPUv3 Pod 上最大的批量大小为 131072。...然而，研究者将批大小从 65536 增加到 131072 时，并没有发现明显的加速，因此研究者将阶段 1 的批大小定为 65536。
支持CuDNN R2，目前还不支持CuDNN R3，贾扬清说TensorFlow会支持的下一个CuDNN版本可能是R4。 然后是benchmark： Googlenet在批尺寸为128时会内存不足。...我能使用的最大的批尺寸是16（试过了16，32，64，128）。 VGG在批尺寸为64时会内存不足。我能适用的最大的批尺寸是32（试过了32，64）。...展开来说： 第一，从深度学习的角度来分析，TensorFlow目前尚缺乏很多系统方面对deep learning的设计和优化（比如在训练深度卷积神经网络时，可以利用CNN的结构特性以及算法特性在系统方面...基本的想法是，不仅对相同形状的内存做共享（也就是原地），也对不同形状和大小的内存做共享。...确实如此，如果使用了tensorflow，我能够在1天内实现编程然后2天用来训练数据（共3天），而不是3天编程1天训练（共4天），那么我能够用多出的那一天来喝鸡尾酒、读书，而且仍然更早完成。
Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：路、李泽南 Uber 在去年底发表的研究中发现，通过使用遗传算法高效演化 DNN，可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络在像素级别上玩...如下所述，它还包含自定义 TensorFlow 操作，极大地提高了训练速度。 在 GPU 上训练需要对神经网络操作的计算方式进行若干修改。...这种做法在神经网络研究中很常见，但是通常是同一个神经网络处理一批不同输入。但是 Uber 的做法使用的是多个不同的神经网络，不过即使网络不同，该操作仍然实现了加速（对内存的要求也提高了）。...尽管 TensorFlow 提供所有需要的操作，但是这些操作并不是为这种计算量身定做的。...使用 GPU 的普通方式（左）性能较差，原因有二：1）GPU 的批大小无法利用其并行计算能力；2）GPU 等待 CPU 时的空闲时间，反之亦然。
-5faa86199c1f 一、训练大模型的基础 大型深度学习模型在训练时需要大量内存来存储中间激活、权重等参数，导致某些模型只能在单个 GPU 上使用非常小的批大小进行训练，甚至无法在单个 GPU上进行训练...1.数据并行 应用数据并行最常见的场景是模型尺寸能够被 GPU 内存容纳，数据批大小会增加模型训练的难度。解决方案是让模型的不同实例在不同的 GPU 和不同批数据上运行，如下图所示。...通过把一个大模型拆分到多个 GPU 上训练，可以实现模型尺寸超过单个 GPU显存的深度学习模型训练。...GPU 系统上训练/推理 为推理实现前所未有的低延迟和高吞吐量 以低成本实现极致压缩，实现无与伦比的推理延迟和模型尺寸缩减 3....Mesh-Tensorflow 根据 github 页面：Mesh TensorFlow (mtf) 是一种用于分布式深度学习的语言，能够指定广泛的分布式张量计算类别。
这样效率很低，序列化/反序列化很费时，负载大小也高：浮点数要表示为15个字符，32位浮点数要超过120比特。这样在传输大NumPy数组时，会造成高延迟和高带宽消耗。所以转而使用gRPC。...删减了所有预测用不到的运算（比如训练运算），并优化了可能的计算；例如，3×a + 4×a + 5×a被压缩为(3 + 4 + 5)×a。还将可能的运算融合。例如，批归一化作为加法和乘法融合到了前一层。...另外，训练会更快，GPU内存使用只有一半。 TFLite的转换器可以做的更好，可以将模型的权重量化变为小数点固定的8位整数。相比为32位浮点数，可以将模型大小减为四分之一。...这么设置后，TensorFlow不会释放获取的内存（避免内存碎片化），直到程序结束。这种方法无法保证确定的行为（比如，一个程序内存超标会导致另一个程序崩溃），所以在生产中，最好使用前面的方法。...超过这点，添加更多GPU反而使带宽更糟，会减慢训练。 提示：对于一些相对小、用大训练数据训练得到的模型，最好用单机大内存带宽单GPU训练。
以下两个小节将简要强调两个主要论点：内存对齐和浮点效率。 内存对齐 选择批大小为 2 的幂的主要论据之一是 CPU 和 GPU 内存架构是以 2 的幂进行组织的。...通常，维度 K 和 N 由神经网络架构决定（尽管如果我们自己设计还会有一些回旋余地），但批大小（此处为 M）通常是我们可以完全控制的。...简单的 Benchmark 为了解不同的批大小如何影响实践中的训练，我运行了一个简单的基准测试，在 CIFAR-10 上训练 MobileNetV3 模型 10 个 epoch—— 图像大小调整为 224...「训练时间」对应于在 CIFAR-10 上训练 MobileNetV3 的 10 个 epoch。推理时间意味着在测试集中的 10k 图像上评估模型。 查看上表，让我们将批大小 128 作为参考点。...为了研究 GPU 满负荷时的训练时间差异，我将批量大小增加到 512，以使 GPU 显示出接近 100% 的计算利用率： 由于 GPU 内存限制，批大小不可能超过 515。
它们旨在加速人工智能训练和推理，并且很容易使用TensorFlow和PyTorch框架中的自动混合精度特性。开发人员只需向TensorFlow项目添加两行代码，就可以实现3倍的培训速度。...注意:批大小为4的结果产生了最好的CPU得分。...;NVIDIA驱动418.67;基于自动混合精度和XLA编译器的TensorFlow批量大小4和序列长度128用于所有测试平台。...NCF模型是MLPerf 0.5训练基准的一部分，在NCF模型上运行推断时，NVIDIA T4带来的性能是cpu的10倍，能源效率是cpu的20倍。...表3:NCF上的推理 CPU服务器:单插槽Xeon Gold 6240@2.6GHz;内存384 gb的系统;使用Intel的TF Docker容器版本1.13.1在TensorFlow上为NCF使用Intel
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