参考:[AI开发]深度学习如何选择GPU? 侵删 笔记: 深度学习训练用到的硬件有两种:一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家 ...
TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率。但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU。难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别。这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力。非平凡的额外工作最终导致移动 ...
2021-05-08 14:24 0 282 推荐指数:
参考:[AI开发]深度学习如何选择GPU? 侵删 笔记: 深度学习训练用到的硬件有两种:一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家 ...
如何挑选深度学习 GPU? 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2020年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考 ...
平台感觉有挺多的,最近发现一个矩池云还挺好https://www.matpool.com/m/act/invite?fu=137matp3885&ic=0RJ6xYKTOin9VLX 矩池云 ...
mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。 需要 ...
关于深度学习的优化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在训练深度学习时我们的主要方法是随机梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。尽管它易于实现,但SGDs调整困难 ...
。 这里介绍比较常用的小批量梯度下降,以及自适应调整学习率和梯度方向优化的两种算法。 一、小批量梯度 ...
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三种:1,全量梯度下降。每次使用全部的样本来更新模型参数,优点是收敛方向准确,缺点是收敛速度慢,内存消耗大。2,随机梯度下降。每次使用一个样本来更新模型参数,优点是学习速度快,缺点是收敛不稳定。3,批量梯度下降。每次使用一个batchsize的样本来更新模型参数 ...
目录 mini-batch 指数加权平均 优化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 学习率衰减 局部最优问题 一、mini-batch mini-batch:把训练集划分成小点的子集 表示法 $x ...