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    • GPU — 分布式训练

      文章目录 目录 分布式训练的挑战 算法挑战 工程挑战 NCCL MPI 分布式训练的挑战 算法挑战 数据并行或模型并行 同步或异步 批量较大，影响模型精度 热身，调整学习速率（线性上升，LARC/LARS）

      开发者  >  博客
      作者： 云物互联
      发表时间： 2022-07-14 16:00:23
      240
      0

    • ModelArts黑科技揭秘|弹性训练，让训练资源张弛有度

      进行优化，解决了上述问题，实现了训练的准确率不降低、加速比理想。 具体来说，华为云弹性训练方案具有易用、高效、优雅的训练框架和等价的训练过程，普惠的强大算力、高利用率的云资源四大优势。 易用、高效、优雅的训练框架 华为云的弹性训练基于易用高效的训练框架，用户只需要根据要求，简单的修改代码，就可以满足弹性训练的要求。

      开发者  >  博客
      作者： 技术火炬手
      发表时间： 2020-12-28 10:30:52
      4217
      1

    • 06大规模并行模型训练

      基于Atlas 900 AI集群和深度学习训练平台进行BERT网络大规模并行模型训练。

      开发者  >  视频
      播放量  2230

    • 【昇腾CANN训练营第二期】【模型营】使用PyCharm的ModelArts插件训练LeNet网络

      昇腾CANN训练营 模型营的实操作业出来了：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=135955&fromuid=446160 具体题目为：使用华为云Ascend910在MNIS

      开发者  >  博客
      作者： 张辉
      发表时间： 2021-07-03 06:33:46
      2985
      1

    • 【云驻共创】有什么好用的深度学习gpu云服务器平台

      一、深度学习GPU云服务器平台概述 目前市面上有许多深度学习GPU云服务器平台，它们提供了丰富的计算资源和优质的服务，为深度学习研究者提供了强大的支持。这些平台通常具备高性能的GPU、大容量的存储和高速的网络连接，能够满足深度学习模型训练和推理的需求。   1.平台对比

      开发者  >  博客
      作者： 皮牙子抓饭
      发表时间： 2024-04-09 12:00:09
      14
      0

    • （Moxing篇一）自研深度学习MoXingAPI使模型训练再次升级

      原生API，使用MoXingAPI开发深度学习算法模型编程更加简单，而且能够自动获得高性能的分布式执行能力。</align><align=left><b>华为云深度学习——高性能</b></align><align=left>华为云深度学习的高效性是通过混合并行、梯度压缩、卷积加

      开发者  >  其他
      作者： freeborn0601
      18437
      5

    • 华为云深度学习笔记2

      误差：训练误差：模型在训练集上的误差 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; 泛化误差：模型在新样本上的误差 &nbsp;&nbsp;&nbsp; 欠拟合：训练误差很大的现象 &nbsp;&nbsp;&nbsp; 过拟合：训练误差小

      开发者  >  博客
      作者： zzzzf
      发表时间： 2022-07-15 15:22:27
      250
      0

    • 联邦学习，打破模型训练数据安全限制难题

      作者：邵云峰1、联邦学习 背景及技术回顾（图文穿插）传统机器学习通常需要把训练数据集集中在数据中心，从而带来安全、隐私等问题，联邦学习应运而生。联邦学习具有如下优势：1）数据不出本地：数据保留在各方本地，不泄露隐私也不违反法规2）模型效果相同：联邦学习模型效果和将全部数据统一存放

      开发者  >  博客
      作者： 就挺突然
      发表时间： 2021-03-11 15:55:58
      3216
      0

    • 【Verilog HDL 训练】第 05 天（序列检测）

      1. dff和latch有什么区别。 锁存器是一种对脉冲电平（也就是0或者1）敏感的存储单元电路，而触发器是一种对脉冲边沿（即上升沿或者下降沿）敏感的存储电路。 "触发器" 泛指一类电路结构, 它可以由触发信号 (如: 时钟, 置位, 复位等) 改变输出状态, 并保持

      开发者  >  博客
      作者： 李锐博恩
      发表时间： 2021-07-14 21:08:57
      1064
      0

    • 【Verilog HDL 训练】第 10 天（PWM 呼吸灯）

      5月8日 PWM 用verilog实现PWM控制呼吸灯。呼吸周期2秒：1秒逐渐变亮，1秒逐渐变暗。系统时钟24MHz，pwm周期1ms，精度1us。 今天的题目我是第一次见，答案借鉴大神的：Verilog没有葵花宝典打卡day10.md 简述PWM PWM——脉宽调制信号（Pulse

      开发者  >  博客
      作者： 李锐博恩
      发表时间： 2021-07-14 20:14:28
      1055
      0

    • 《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》—3.3.3训练脚本的编写

      3.3.3　训练脚本的编写 编写好了solver文件和网络文件之后，接下来就是执行训练的过程了，我们先来看看从头开始训练的命令方法吧，一般是使用随机初始化的方式开始训练。 以下是随机初始化训练的脚本代码：./build/tools/caffe train \ --solver=m

      开发者  >  博客
      作者： 华章计算机
      发表时间： 2019-06-02 16:15:38
      5250
      0

    • 强化学习 游戏训练 谷歌足球 vizdoom

      原文：华为云https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=627f8ed5-7213-464c-afa0-f125e0c5e687 这个框架主要是训练游戏的，大致看了下，目前可以训练的游戏类型包含

      开发者  >  博客
      作者： i淇淇子
      发表时间： 2021-09-17 03:33:44
      1589
      1

    • 域对抗（域适应）训练

      在传统监督学习中，我们经常需要大量带标签的数据进行训练，并且需要保证训练集和测试集中的数据分布相似。如果训练集和测试集的数据具有不同的分布，训练后的分类器在测试集上就没有好的表现。这种情况下该怎么办呢？ 域适应（Domain Ada

      开发者  >  博客
      作者： 风吹稻花香
      发表时间： 2022-03-30 15:29:16
      653
      0

    • MATLAB在机器学习模型训练中的应用与优化方法

      通过调整学习率，可以提高模型的收敛速度，并且在不同阶段选择合适的学习率进行训练。 6. 深度学习与传统机器学习的结合 在实际应用中，深度学习和传统机器学习方法往往是互补的。MATLAB支持将深度学习模型与传统机器学习模型结合使用，以便更好地解决复杂问题。通过结合深度学习的特征提取

      开发者  >  博客
      作者： 柠檬味拥抱1
      发表时间： 2025-02-21 11:35:45
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    • 【深度学习 | 反向传播】释放反向传播的力量: 让训练神经网络变得简单

      然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 反向传播算法 反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用优化算法。它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后根据这些梯度更新参数值，以使得神经网络能够逐步调整和改进其预测结果。

      开发者  >  博客
      作者： 计算机魔术师
      发表时间： 2023-08-25 10:50:44
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    • 【Verilog HDL 训练】第 04 天（竞争、冒险、译码等）

      着两个与门的结果会变化，再到达或门，这又变成了有多个输入同时变化问题了。 【 FPGA 】组合逻辑中的竞争与险象问题（二） 这篇博文深度剖析了什么是竞争的问题，原书作者独创性地提出了半开关的概念： &nbsp;门电路的开关特性 下面提到的开关，开代表接通状态，关闭代表断开状态。

      开发者  >  博客
      作者： 李锐博恩
      发表时间： 2021-07-14 18:42:18
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    • pytorch 多GPU训练

      pytorch 多GPU训练 pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充 pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.

      开发者  >  博客
      作者： 风吹稻花香
      发表时间： 2021-06-04 17:21:31
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    • vits训练适配昇腾

      1.启动训练 以训练LJ Speech为例，前提:下载好训练代码，准备好数据集，将软件升级包挂载到容器中(建议将数据集、代码、软件包放在同一文件夹下挂载到容器) 下载代码： https://github.com/jaywalnut310/vits 1.1  安装训练依赖的三方库

      开发者  >  博客
      作者： 昇腾适配
      发表时间： 2024-11-22 14:44:52
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    • 如何查看训练结果？

      提交训练任务后，如果想看output目录下的结果，如果使用WebIDE，点击左边NAIE图标 -&gt; Job Explorer -&gt; 对应任务的output目录。如果使用编辑器，点击最左边的3个图标最后一个，如下图红框处，即“任务目录”，点开对应的训练的任务就可以看到每

      开发者  >  博客
      作者： 就挺突然
      发表时间： 2021-06-02 15:57:34
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    • TensorFlow模型训练常见案例

      此问题是由于数据预处理脚本中存在tf.Variable变量。训练脚本在昇腾平台运行时，tf.Variable变量在Host侧执行，而tf.Variable变量的初始化在Device侧执行，变量执行和变量初始化不在同一设备执行，导致训练异常。 使用了tf.Variable的训练脚本代码示例如下： batch_size

      开发者  >  博客
      作者： 昇腾CANN
      发表时间： 2023-11-05 11:54:37
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