Ryzen系列APU需要擴大專用核顯顯存嗎? 之前看到很多的blog中間說到 APU對於專用顯存並沒有太高的要求,很多的廠家專門分出了1G顯存給銳龍核顯,使得本就捉襟見肘的8G內存只剩下了7G。 關於這一點,我是同意的,在8G的狀態下,很多的廠家居然能把1G內存直接干沒了,實在是 ...
參考:PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零 Pascal的回答 知乎 pytorch會在每一次backward 后進行梯度計算,但是梯度不會自動歸零,如果不進行手動歸零的話,梯度會不斷累加 . 傳統的訓練一個 batch 的流程如下: 獲取loss: 輸入圖像和標簽,通過infer計算得到預測值,計算損失函數 optimizer.zero grad 清空過往梯度 loss.backw ...
2019-07-11 12:32 0 1419 推薦指數:
Ryzen系列APU需要擴大專用核顯顯存嗎? 之前看到很多的blog中間說到 APU對於專用顯存並沒有太高的要求,很多的廠家專門分出了1G顯存給銳龍核顯,使得本就捉襟見肘的8G內存只剩下了7G。 關於這一點,我是同意的,在8G的狀態下,很多的廠家居然能把1G內存直接干沒了,實在是 ...
上圖也是某種意義上的梯度累加:一般是直接加總或者取平均,這樣操作是scale了,其實影響不大,只是確保loss計算時的value不至於太大。batchsize超過64的情況不多(batchsize太大會有副作用),這時候優化的粒度沒那么細,scale操作適當又做了懲罰。可能在 ...
PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch實現梯度累加變相擴大batch PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 ...
PyTorch中,在反向傳播前為什么要手動將梯度清零? 原因在於,在PyTorch中,計算得到的梯度值會進行累加,而這樣的好處,可以從內存消耗的角度來看。 在PyTorch中,multi-task任務一個標准的train from scratch流程為: 從PyTorch的設計原理上來說 ...
需求:為實現cumsum累計求和的功能。 一張視圖。 SELECT 日期, 凈利潤 FROM daily_pnl_view; 現在希望得到,每天累計的利潤是多少。 SET @csum := 0;SELECT 日期, 凈利潤, (@csum := @csum + 凈利潤 ...
因業務需要查詢實現第二行的數據為第一行加上第二行的值來處理,寫下SQL語句,特記錄如下,以備后用! select a.id, sum(b.a) as b from tt as a, tt as b where a.id> ...
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效果: 代碼: ...