Making Deep Learning go Brrrr From First Principles
Making Deep Learning Go Brrrr From First Principles So, you want to improve the performance of your deep learning model. How might you approach such a task? Often, folk fall back to a grab-bag of tricks that might've worked before or saw on a tweet. "Use in-place operations! Set gradients to None! Install PyTorch 1.10.0 but not 1.10.1!" It's understandable why users often take such an ad-hoc appro
分散 GPU トレーニング ガイド (SDK v2) - Azure Machine Learning
適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行) Azure Machine Learning での分散 GPU トレーニング コードの使用の詳細について説明します。 この記事は、既存の分散トレーニング コードを実行する際に役立ち、以下の各フレームワークについて従うべきヒントと例を提供します。 PyTorch TensorFlow InfiniBand による GPU トレーニングの高速化 前提条件 "データ並列処理"、"分散データ並列処理"、"モデル並列処理" など、分散 GPU トレーニングの基本的な概念を確認します。 プロセス グループの初期化 分散トレーニングのバックボーンは、相互を認識し、バックエンドを使用して相互に通信できる、プロセスのグループに基づいています。 PyTorch の場合、プロセス グループは、すべての分散プロセスで torch.distr
Cosine DecayとWarmupを同時にこなすスケジューラー（timm）| Shikoan's ML Blog
学習初期は徐々に学習率を上げていく「Warmup」と、学習率をなめらかに下げていく「Cosine Annealing」を1つのオプティマイザーとして楽に実装する方法を、timmライブラリを使って見ていきます。 timmについて timm（PyTorch Image Models）という便利なライブラリがあります。画像のTransformer系の論文実装で特によく使われているライブラリです。 このライブラリでは訓練済みのモデルの係数の提供の他に、Data Augmentationや学習率のスケジューラーも入っています。RandAugmentやCutMix、Mixupといった、ディープラーニングのフレームワークには組み込まれていないが、1から実装するとそこそこ大変なAugmentを使いたいときはかなり便利です。PyTorchのデフォルトのコードとも相互運用できるようになっています。 Cosin
Towards Reproducible Research with PyTorch Hub
Join us at PyTorch Conference in San Francisco, October 22-23. CFP open now! Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Ser
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Lectures
Hydra: Pixar's Real-Time Render Engine for Feature Film Assets and Workflows / GPU Technology Conference 2015
