深度學習模型優化方法總結
深度學習模型優化方法有： （1）模型壓縮：模型權重量化、模型權重稀疏、模型通道剪枝 （2）優化推理引擎：TVM、tensorRT、OpenVINO 模型壓縮 （1）quantization：模型權重量化 （2）sparsification：模型權重稀疏 （3）channel pruning ...
原文：NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化
NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推薦系統幫助人在成倍增長的選項中找到想要的東西。是在許多在線平台上推動用戶參與的關鍵組件。 隨着工業數據集規模的迅速增長，利用大量訓練數據的深度學習推薦模型 deep learning，DL 已經開始顯示出其相對於傳統方法 ...
2020-06-19 11:25 0 979 推薦指數：
相關推薦
深度學習的模型是怎么訓練/優化出來的
以典型的分類問題為例，來梳理模型的訓練過程。訓練的過程就是問題發現的過程，一次訓練是為下一步迭代做好指引。 1.數據准備 准備： 數據標注前的標簽體系設定要合理 用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 標注過程要審核 整理數據集 將各個標簽的數據放於 ...
RDMA from Xilinx FPGA to Nvidia GPUs — Part 1
https://giladkru.medium.com/rdma-from-xilinx-fpga-to-nvidia-gpus-part-1-da9ef91e38ed I have recently had the need to design a system ...
深度學習推薦系統（一）
原文來自微信公眾號 深度學習推薦系統（一） 協同過濾 定義 協同過濾 就是協同大家的反饋、評價和意見一起對海量的信息進行過濾，從中篩選出目標用戶可能感 ...
深度學習圖書推薦
AI聖經 深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學家和機器學習從業者的必讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內外眾多專家推薦！ 深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中 ...
深度學習模型部署
主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言：之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節，所以接下來會講下如何進行部署，進行實際的運用環節。在這里，用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
【深度學習】模型壓縮
通常我們訓練出的模型都比較大，將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮（model compression）可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法：網絡裁剪（network pruning）、知識蒸餾 ...