參考:[AI開發]深度學習如何選擇GPU? 侵刪 筆記: 深度學習訓練用到的硬件有兩種:一種是專業AI硬件公司出的AI芯片,一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了,前者不太適合入門學習,而后者無論從入門難度還是性價比上講,對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...
TVM 優化 ARM GPU 上的移動深度學習 隨着深度學習的巨大成功,將深度神經網絡部署到移動設備的需求正在迅速增長。與桌面平台上所做的類似,在移動設備中使用 GPU 既有利於推理速度,也有利於能源效率。但是,大多數現有的深度學習框架並不很好地支持移動 GPU。難點在於移動 GPU 架構和桌面 GPU 架構之間的區別。這意味着在移動 GPU 上進行優化需要特別努力。非平凡的額外工作最終導致移動 ...
2021-05-08 14:24 0 282 推薦指數:
參考:[AI開發]深度學習如何選擇GPU? 侵刪 筆記: 深度學習訓練用到的硬件有兩種:一種是專業AI硬件公司出的AI芯片,一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了,前者不太適合入門學習,而后者無論從入門難度還是性價比上講,對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...
如何挑選深度學習 GPU? 深度學習是一個對計算有着大量需求的領域,從一定程度上來說,GPU的選擇將從根本上決定深度學習的體驗。因此,選擇購買合適的GPU是一項非常重要的決策。那么2020年,如何選擇合適的GPU呢?這篇文章整合了網絡上現有的GPU選擇標准和評測信息,希望能作為你的購買決策的參考 ...
平台感覺有挺多的,最近發現一個矩池雲還挺好https://www.matpool.com/m/act/invite?fu=137matp3885&ic=0RJ6xYKTOin9VLX 矩池雲 ...
mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...
關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現,但SGDs調整困難 ...
。 這里介紹比較常用的小批量梯度下降,以及自適應調整學習率和梯度方向優化的兩種算法。 一、小批量梯度 ...
梯度下降算法 梯度下降的框架主要分三種:1,全量梯度下降。每次使用全部的樣本來更新模型參數,優點是收斂方向准確,缺點是收斂速度慢,內存消耗大。2,隨機梯度下降。每次使用一個樣本來更新模型參數,優點是學習速度快,缺點是收斂不穩定。3,批量梯度下降。每次使用一個batchsize的樣本來更新模型參數 ...
目錄 mini-batch 指數加權平均 優化梯度下降法:momentum、RMSprop、Adam 學習率衰減 局部最優問題 一、mini-batch mini-batch:把訓練集划分成小點的子集 表示法 $x ...