目錄 CPU和GPU QA CPU和GPU 我們講講GPU和CPU是什么,而且為什么深度學習使用GPU會快。 上圖最直觀的就是CPU的浮點運算能力比顯卡差很多,但是顯卡的顯存不會很大,32G其實也就封頂了,但是CPU的內存可以一直疊加 ...
目錄 使用GPU 購買GPU 整機配置 QA 使用GPU 其實如果沒有錢買GPU的話,使用Google Colab也是一個不錯的選擇,大概是 dollar一個月。 算力其實是很貴的... 利用好算力是一件很重要的事情 關於Nvidia Driver too old的問題,如果是服務器的話,這里不要盲目的去更新顯卡驅動,這樣子會把別人的環境搞壞的。 正確的方式應該是去安裝適合自己驅動的版本的框架。 ...
2021-09-22 10:41 0 115 推薦指數:
目錄 CPU和GPU QA CPU和GPU 我們講講GPU和CPU是什么,而且為什么深度學習使用GPU會快。 上圖最直觀的就是CPU的浮點運算能力比顯卡差很多,但是顯卡的顯存不會很大,32G其實也就封頂了,但是CPU的內存可以一直疊加 ...
正向傳播 反向傳播 訓練深度學習模型 小結 前幾節里面我們使用了小批量隨機梯度下降的優化算法來訓練模型。在實現中,我們只提供了模型的正向傳播的(forward propagation)計算,即對於輸入計算模型輸出,然后通過autograd模塊來調用系統自動生成 ...
⽂本分類是⾃然語⾔處理的⼀個常⻅任務,它把⼀段不定⻓的⽂本序列變換為⽂本的類別。它的⼀個⼦問題:使⽤⽂本情感分類來分析⽂本作者的情緒。這個問題也叫情感分析,並有着⼴泛的應⽤。例如,我們 ...
目錄 競賽總結 QA 競賽總結 我們講知識,也不可能所有東西都cover到,讓大家競賽不是讓大家去學某個特定的知識,而是說大家遇到一個問題,怎么去找一個 ...
獲取和讀取數據 初始化模型參數 實現softmax運算 定義模型 定義損失函數 計算分類准確率 訓練模型 小結 獲取和讀取數據 我們將使用Fahsion_MNIST數據集,並設置批量大小為256 初始化模型參數 與線性回歸中的例子一樣 ...
task0101.線性回歸 優化函數 - 隨機梯度下降 當模型和損失函數形式較為簡單時,上面的誤差最小化問題的解可以直接用公式表達出來。這類解叫作解析解(analytical solution)。本節使用的線性回歸和平方誤差剛好屬於這個范疇。然而,大多數深度學習模型並沒有解析解,只能 ...
權重衰減 高維線性回歸實驗 從零開始實現 初始化模型參數 定義L2范數懲罰項 定義訓練和測試 使用權重衰減 pytorch簡潔實現 小結 上一節中提提到的過擬合現象,在模型的訓練誤差遠小於測試集上的誤差。雖然增大 ...
1、隱藏層 多層感知機在單層神經網絡中引入了一到多個隱藏層,隱藏層位於輸入層和輸出層之間 輸入層特征數為4個,輸出層標簽類別為3,隱藏單元5個,輸入層不涉及計算,多層感知機層數為2 隱藏層中 ...