tensorflow識別Mnist時，訓練集與驗證集精度acc高，但是測試集精度低的比較隱蔽的原因除了網上說的主要原因https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/90176323 之外，還有一種是比較隱蔽的原因（可能對於大多數人不會犯這種 ...

論文：https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 譯文：混合精度訓練 摘要 增加神經網絡的size，可以提高准確率。但同時，也加大了訓練模型所需的內存和計算量。我們介紹一種使用半精度浮點數來訓練深度神經網絡的方法，不會損失准確率，也不需要修改超參數。這種 ...

想起一個關於運維的段子：很多問題可以通過重啟解決，想說算法工(diao)程(bao)師(xia)的很多問題可以通過換版本解決。 起因是白嫖到一個tensorflow的架子跑bert，自己花一上午時間搞定了單機多卡訓練，之后花了兩個下午也沒有搞定半精度，症狀是不報錯，但是顯存不降，速度不漲（32G ...

GPU的性能主要分為兩部分：算力和顯存，前者決定了顯卡計算的速度，后者則決定了顯卡可以同時放入多少數據用於計算。在可以使用的顯存數量一定的情況下，每次訓練能夠加載的數據更多（也就是batch size更大）,則可以提高訓練效率。另外有時候數據本身也比較大（比如3D圖像、視頻等），顯存較小的情況下 ...

低數值精度推理和訓練 介紹 如今，大多數商業深度學習應用程序使用 32 位浮點精度 ( ) 來處理訓練和推理工作負載。各種研究人員已經證明，深度學習訓練和推理都可以以較低的數值精度進行，使用 16 位乘法器進行訓練，使用 8 位乘法器進行推理，精度損失最小甚至沒有。使用這些較低的數值精度（使用 ...

當我們使用Caffe訓練AlexNet網絡時，會遇到精度一值在低精度（30%左右）升不上去，或者精度總是為0，如下圖所示： 出現這種情況，可以嘗試使用以下幾個方法解決： 1.數據樣本量是否太少，最起碼要千張圖片樣本。 2.在制作訓練樣本標簽時，是否打亂樣本順序，這樣在訓練時每取 ...

由於網絡優化器使用的是目前各個激光網絡開源庫Second、Openpcdet等使用的adam_onecycle 無法使用apex.amp進行初始化，應該是無法識別優化器的問題 怎么都無法解決這個問 ...

通常我們訓練神經網絡模型的時候默認使用的數據類型為單精度FP32。近年來，為了加快訓練時間、減少網絡訓練時候所占用的內存，並且保存訓練出來的模型精度持平的條件下，業界提出越來越多的混合精度訓練的方法。這里的混合精度訓練是指在訓練的過程中，同時使用單精度（FP32）和半精度（FP16 ...