发表评论取消回复
相关阅读
相关 分布式训练-张量模型并行
通常来讲,训练更大规模的网络模型可以在多种任务上取得更好的效果,如自然语言处理类任务的准确率。然而,训练更大规模的网络模型会消耗更多的显存资源,甚至是超过单个设备的显存容量,从
相关 分布式训练-数据并行(3):自动混合精度
传统上,深度学习训练通常使用 32 比特双精度浮点数`FP32` 作为参数、梯度和中间 Activation 等的数据存储格式。使用`FP32`作为数据存储格式,每个数据需要
相关 【TensorFlow】数据模型——张量(Tensor)
从`TensorFlow`的名字就可以看出,它是由`Tensor`和`Flow`两个部分组成,就可以看出它们的重要性。在`TensorFlow`中所有的数据都是通过张量的形式来
相关 下载bert的预训练模型并加载训练
总结 使用 `huggingface`下载预训练好的bert模型,并加载。 文章来源:`csdn:LawsonAbs` 文章写于\[20201205\]
相关 分布式机器学习——模型并行训练
首先还是来介绍一下分布式系统中的并行方式,分为数据并行和模型并行,其实还有一种并行方式:Pipeline并行。 Pipeline并行方式有的时候会单独存在,有的时候又归为模型
相关 TensorFlow数据模型-张量
张量是TensorFlow管理数据的形式,可以被简单的理解为多维数组。零阶张量表示标量,一阶张量表示向量,n阶张量表示n维数组。张量并没有保存数字,保存的是运算结果的引用。例如
相关 张量tensorly笔记(1)——张量基础
![这里写图片描述][70] 一个非常形象的图片表示了从标量到张量的演变过程 -------------------- 使用python里面的numpy库和ten
相关 张量分解-张量介绍
张量分解-张量介绍 2016.06.16 张量介绍 张量(tensor)是一个多维的数据存储形式,数据的的维度被称为张量的阶。它可以看成是向量和矩阵在多维空间中的推
相关 pytorch 张量
例程1: import torch t2=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5]]) print(t2) print('数
还没有评论,来说两句吧...