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深度学习-加快训练速度
mini-batch,用作批量样例，可以批量下降，遍历一个批量就是epoch 如果训练集m<2000就没必要用 batch最好选用64，128，256，512，考虑计算机的内存和访问方式，2的幂数比较好 " + str(l + 1)] ### END CODE HERE ### return parameters [1240] SGD是batch=1的情况下的训练示例 [1240]SGD是batch=X的情况下的训练示例 小批量梯度下降 随机改组和分区是构建迷你批次所需的两个步骤 通常选择两个的功率为小批量，例如16,32,64,128# GRADED FUNCTION 动量[1240][1240] Adam算法 Adam是用于训练神经网络的最有效的优化算法之一。它结合了RMSProp和Momentum。
89420发布于 2021-10-12 - 来自专栏机器之心
训练速度提高最多5.4倍，谷歌提出RL训练新范式ActorQ
机器之心报道 编辑：rome rome 近日，谷歌的研究者提出了一种称为「ActorQ」的新范式，使用量化将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。 该范式使用了量化，在保持性能的同时，将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。作者证明，与全精度训练相比，碳足迹也减少了 1.9-3.8 倍。 作者在实验中观察到训练强化学习策略的速度显著加快（1.5 倍至 5.41 倍之间）。更重要的是，即使 actor 进行了基于 int8 的量化推理，也可以保持性能。 量化实现了 1.5 倍到 3.06 倍的速度提升。 OpenAI Gym 环境中 DQN 智能体使用 FP32 策略（q=32）和 int8 量化策略（q=8）进行强化学习训练的比较。 与未应用量化的全精度训练相比，ActorQ 可以将强化学习训练的碳足迹减少 1.9-3.8 倍。
41920编辑于 2022-12-15 - 来自专栏计算机视觉战队
让模型训练速度提升2到4倍
Composer 具有一个功能界面（类似于 torch.nn.functional），用户可以将其集成到自己的训练循环中；它还包含一个 Trainer，可以将高效的训练算法无缝集成到训练循环中。 那么，使用 Composer 能够获得怎样的训练效果提升呢？ 多个模型系列的训练中减少的时间和成本。 如果改变「数学」让你的网络变得同样好（例如同样的准确性）而速度更快，那就是胜利。 如果你愿意打破深度学习背后的「数学」，彩票假设就是一个例子。 2311123606 往期推荐 Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码） 打假Yolov7的精度，不是所有的论文都是真实可信 最新的目标检测的深度架构 | 参数少一半、速度快 YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载） FastestDet：比yolov5更快！更强！
66910编辑于 2022-08-31 - 来自专栏PyVision
高效 PyTorch：6个训练Tips
高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。 高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。 高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。 建议1 — 利用 PyTorch 生态中的高级训练框架 从头开始写训练循环的话， PyTorch 提供了极好的灵活性和自由度。理论上，这为编写任何训练逻辑提供了无限的可能性。 建议2ー在训练过程中查看额外的度量 几乎每一个快速上手的图像分类示例项目都有一个共同点，那就是它们在训练期间和训练后都报告了一组最小的度量。 建议6ー在训练过程中使用torch.autograd.detect_anomaly()来发现算术异常 如果你在训练期间看到任何的 NaNs 或 Inf 的损失/度量，一个警报应该在你的头脑中响起。
93420发布于 2020-09-03 - 来自专栏AI研习社
如何极大效率地提高你训练模型的速度？
首先，我们需要从预训练模型开始。 Keras有一堆预训练模型; 我们将使用InceptionV3模型。 接下来，我们需要将预训练模型中的每一层设置为无法训练 - 基本上我们正在冻结这些层的权重和偏差，并保留已经通过Inception原始的，费力的训练学到的信息。 最后，当我们在第一个猫训练图像上运行此模型时（使用Tensorflow非常方便的内置双线性重新缩放功能）： ? 图6：一只可爱的猫......对你有好处！ 该模型预测猫有94％的置信度。 这非常好，考虑到我只使用了20个训练图像，并且只训练了2个周期。 一个预训练的模型 2. 类似的训练数据 - 你需要输入与预训练模型“足够相似”的输入。 类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。
2.7K50发布于 2018-12-11 - 来自专栏AI研习社
用 NVIDIA DALI 加速PyTorch：训练速度提升 4 倍
用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度，比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。 简介 过去几年见证了深度学习硬件的长足进步。 能够以每秒数千幅图像的速度训练神经网络。这使得在 ImageNet 数据集上的单一 GPU 训练时间减少到几个小时。 另一方面，PyTorch 使用在 PIL 库上用 Python 编写的数据加载器，它具备良好的易于用和灵活性，诞生在速度方面不是那么出色。尽管 PIL-SIMD 库确实改善了这种情况。 DALI 的磁盘传输速度可以达到 400Mb/s！ 集成在一起 为了方便地集成这些修改，我创建了一个数据加载器类，其中包含了这里描述的所有修改，包括 DALI 和 TorchVision 后端。 Cloud V100 实例上运行，该实例有 12 个 vCPUs（6 个物理核）、78GB RAM，使用 Apex FP16 进行训练。
3.4K20发布于 2020-02-21 - 来自专栏AI 算法笔记
PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢？
还有一个更简单的也是常用的实现方法，如下所示，只需一行代码即可： model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) result = model(input) 6. ，如下所示： 从图中可以看到数据并行操作尽管存在多 GPU 之间交流的问题，但是提升的速度还是很明显的。 而 PyTorch 的运算速度仅次于 Chainer ，但它的数据并行方式非常简单，一行代码即可实现。 并且为了加快速度，还添加了一个新的方法--share_memory_()，它允许数据处于一种特殊的状态，可以在不需要拷贝的情况下，任何进程都可以直接使用该数据。 下面展示一个采用多进程训练模型的例子： # Training a model using multiple processes: import torch.multiprocessing as mp def
4.4K30发布于 2019-08-16 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
单机训练速度提升高达640倍，快手开发GPU广告模型训练平台
快手新创建的“Persia”GPU广告模型训练平台比起传统CPU训练平台，单机训练速度提升可达几百倍，在约一小时内即可训练百T级别数据量，并能通过设计算法得到相对于传统训练平台精度更高的模型，对企业收入 大模型GPU分布式运算存储 近年来，GPU训练已在图像识别、文字处理等应用上取得巨大成功。GPU训练以其在卷积等数学运算上的独特效率优势，极大地提升了训练机器学习模型，尤其是深度神经网络的速度。 这既限制了训练的速度，又导致实际生产中无法使用比较复杂的模型——因为使用复杂模型会导致对给定输入CPU计算时间过长，无法及时响应请求。 这既解决了CPU运算速度过慢的问题，又解决了单GPU显存无法存下模型的问题。当模型大小可以放入单个GPU时，“Persia”也支持切换为目前在图像识别等任务中流行的AllReduce分布训练模式。 据研究人员透露，对于一个8GPU的计算机，单机数据处理速度可达原CPU平台单机的640倍。
1.7K40发布于 2019-05-23 - 来自专栏数据和云
这样做，RMAN备份速度可提高6倍！
墨墨导读：本文来自读者投稿，详述一则给客户备份优化的实际案例，通过这次优化，数据库性能提高了6倍。 cmcc4.dbf ASYNC_ON /test-nvme/oradata/orcl/cmcc5.dbf ASYNC_ON /test-nvme/oradata/orcl/cmcc6. /test-nvme/oradata/orcl/cmcc5.dbf input datafile file number=00010 name=/test-nvme/oradata/orcl/cmcc6. /test-nvme/oradata/orcl/cmcc5.dbf input datafile file number=00010 name=/test-nvme/oradata/orcl/cmcc6. 2.53 2.53 0.23 0.03 100.00 对比分析 项目 优化前 优化后 提高 1.4T全量备份时间 31分钟27秒 5分钟15秒 提高5.99倍 读nvme磁盘的速度
2K20发布于 2020-06-01 - 来自专栏AI SPPECH
训练速度 vs 推理速度的权衡：安全实时系统中的ONNX加速与优化实践
本文从安全视角出发，深入探讨如何在保证模型性能和安全性的前提下，实现训练速度与推理速度的最优平衡。 训练阶段的优化：如何在训练阶段提升训练速度，同时保证模型的安全性。 推理阶段的优化：如何在推理阶段提升推理速度，同时保证模型的安全性。 3. 设置内存 arena 最大大小为 1GB session_options.max_mem = 1 * 1024 * 1024 * 1024 # 6. 学生模型准确率：0.0800 教师模型推理时间：0.0234秒 学生模型推理时间：0.0089秒 推理速度提升：61.97% 3.4 Mermaid图表：训练速度与推理速度权衡架构 图1：训练速度与推理速度权衡架构图 7.2 行动建议 评估当前系统性能：评估当前安全系统的训练速度和推理速度，识别瓶颈所在。 选择合适的优化策略：根据具体应用场景，选择合适的训练速度和推理速度优化策略。
26310编辑于 2026-01-16 - 来自专栏开源心路
ChatGLM-6B使用、微调、训练
ChatGLM-6B 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练，通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐（即让机器的回答符合人类的期望和价值观）。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡，ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上（13G可运行，建议16-24G显卡），未来使用空间大。 框架，推出1300亿参数的中英双语稠密模型GLM-130B，综合能力与GPT3相当 内存节省75%，可在单台3090 (*4)或单台2080(*8)进行无损推理 高速推理，比Pytorch提升7-8倍速度 blob/main/ptuning/README.md P-Tuning 用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%，大大加快了训练速度 bash train.sh Thinking：将 train.sh 中的 THUDM/chatglm-6b 改为本地的模型路径 (参考train2.sh) Thinking：如何使用训练好的ChatGLM
2.3K20编辑于 2024-01-13 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Python基础训练100题-6
题目： 有5个人坐在一起，问第五个人多少岁？他说比第4个人大2岁。问第4个人岁数，他说比第3个人大2岁。问第三个人，又说比第2人大两岁。问第2个人，说比第一个人大两岁。最后问第一个人，他说是10岁。请问第五个人多大？
44930编辑于 2022-07-27 - 来自专栏让技术和时代并行
提高软件交付速度的6种架构策略
如何评估软件的交付速度 软件交付速度能够促进业务发展，那么我们如何评估软件的交付速度呢？主要有以下4个指标 一个功能从开发到上线运营使用需要多久？ 多久做一次生产发布？ 一个季度变更的失败率是什么？ 这其中有4个关键指标（主要参考了软件架构实践第4版） 提高软件交付速度的6种架构策略 1. 灰度发布 支持最小化金丝雀发布、A/B 测试、滚动升级，自动化控制新老版本的上线和升级。 2. 6. 功能切换 通过一些配置控制项来保证线上的服务的鲁棒性，出现问题之后可以通过一些特性开关选择打开或者关闭一些功能，避免一些不必要的问题的发生。
44110编辑于 2023-12-18 - 来自专栏新智元
Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%
fairseq-py是语言翻译以及其他 seq2seq 的NLP任务的一个很好的模型，新的工具包比以前的更高效率：生成翻译的速度比以前的提高了80%，训练速度提高了50%。 Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍（谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术）。 今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。 install cffi git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch git reset --hard a03e5cb40938b6b3f3e6dbddf9cff8afdff72d1b A 0 1 3 3 5 6 6 10 8 8 8 11 12 生成脚本产生四种类型的输出：以S为前缀的行显示了应用词汇表后提供的源语句（source sentence）; O是原始来源句的副本 训练 使用python train.py来训练一个新模型。
2.3K110发布于 2018-03-22 - 来自专栏机器之心
用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。 本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。 为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024（每个核心 128 个）。 tpu_model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128 * 8) 我设置了一个实验，比较在 Windows PC 上使用单个 GTX1070 和在 Colab 上运行 TPU 的训练速度 20 个 epoch 后，TPU 上训练模型的验证准确率高于 GPU，这可能是由于在 GPU 上一次训练 8 个 batch，每个 batch 都有 128 个样本。
2.1K40发布于 2019-04-29 决策树训练速度提升99%的新方法
决策树训练加速新方法梯度提升决策树是机器学习中广泛使用的模型，因其在大规模在线搜索应用中兼具高准确性和高效率而备受青睐。 然而当训练数据包含大量潜在特征（如数千个）而实际仅需使用部分（如数百个）时，传统训练方法会因评估大量无关特征而导致效率低下。 在即将召开的国际人工智能与统计会议上发表的研究中，提出了一种新型梯度提升决策树训练方法。当总特征集规模远大于必要特征集时，该方法相比现有最高效的前序技术（梯度提升特征选择）展现出显著优势。 2倍 图像识别 ±0.7% 100倍 多任务学习优势该方法特别适用于多任务学习场景：同时训练三个任务时，每个任务的性能均优于单独训练相比标准多任务训练方法， 理论分析表明，给定足够训练数据，该近似方法仍能收敛到最优决策树集。实验数据证实该方法在保持精度的同时，大幅提升了训练效率。
18200编辑于 2025-08-06- 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
预训练速度提升50%？MoE的加速秘密全揭露
这大幅降低计算开销，提升推理速度。在同等参数规模下，MoE模型比稠密模型快数倍。 （三）预训练速度快 MoE参数更少（通过专家分工），且支持并行训练不同专家，充分利用GPU/TPU集群资源。 这显著缩短预训练周期：例如，在图像识别任务中，MoE将不同类型图像（如物体或场景）分配给不同专家并行处理，训练速度比稠密模型提升30-50%，加速模型从研发到部署的流程。 三、MoE技术的落地应用与挑战MoE已在多个前沿项目中成功应用，但同时也面临训练稳定性和内存需求等挑战。下面结合案例详细分析。 阿里的M6模型：在图像与视频分析领域应用MoE。在医学影像诊断中，M6激活X光或CT专家识别病灶，辅助医生提升诊断准确率（如肺癌检测精度达95%）。
73011编辑于 2025-08-10 - 来自专栏新智元
谷歌大作：自动改良反向传播算法，训练速度再提升！
今天介绍的谷歌大脑多名研究人员发表的最新论文Backprop Evolution，提出一种自动发现反向传播方程新变体的方法，该方法发现了一些新的方程，训练速度比标准的反向传播更快，训练时间也更短。 他们发现了一些新的方程，它们的训练速度比标准的反向传播更快，训练时间更短，并且在收敛时类似标准反向传播。 自动生成反向传播方程 反向传播算法是机器学习中最重要的算法之一。 规模更大、更深的网络会更真实，但需要更长的时间来训练，而较小的模型训练更快，但可能导致更新网络无法推广。 基线搜索和泛化 在第一次搜索中，控制器提出新方程训练WRN 16-2网络20个epoch，并且分别在有或没有动量的情况下用SGD训练。 增加训练次数的搜索 之前的搜索实验发现新方程在训练开始时运行良好，但在收敛时不优于反向传播。
75830发布于 2018-08-16 - 来自专栏网络技术联盟站
WiFi 7速度惊人，是WiFi 6的3倍！
WP4 发布日期 WiFi 6:2019（已发布） WiFi 7:2024 WiFi 7 – 预计是 WiFi 6 理论速度的 3 倍 Wi-Fi 7技术理论速度将达到30Gbps，新 WiFi 6 的速度为10 Gbps，因此，差异将几乎是速度的三倍。 WiFi 6 简介 Wi-Fi 6的主要改进在于其QAM调制精度翻倍，使单个设备的速度更快，并引入了OFDMA技术，可以同时连接更多设备。 与目前使用的Wi-Fi 5路由器相比，Wi-Fi 6的最大潜在速度比前者提高了40%，大大提升了数据传输速度。 以家庭网络集线器路由器为例，Wi-Fi 6 允许路由器同时与更多设备通信。 不过，我们也说过当 WiFi 6 发布时：p。此外，更快的传输速度必将延伸出更多的智能产品功能和体验，如人工智能交互、家庭智能控制等，解决当前消费者在这些领域的问题。
1.5K20编辑于 2023-03-13 从0开始训练自己的LLM（6）
训练完后的模型如何给业务用呢？需要把模型的参数保存下来，给业务用，下次加载出来就可以了。 训练完模型后，我们使用训练好的模型来进行一次文本推理 inference_device = torch.device("cpu") model.to(inference_device) model.eval
10110编辑于 2026-03-18
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