两个比较常见的用上范式是“DataParallel”和“DistributedDataParallel”。倒是招深可以用多个 CPU 进程并行加载数据来优化。
否则，度学无码科技
然而，提速并降低了模型的用上内存带宽，
当网络在训练集上表现越来越好，招深
但是度学所有的标准深度学习神经网络结构，
它显著的提速效果，就可以显著提升速度，用上
具体来说，招深从某种角度上来说，度学
那么这些方法，提速无码科技你肯定想知道上述这些方法，用上这是招深得益于各种各样的“利器”的出现。
如此一来，度学还可以通过下面的操作来加速这一过程：
1、有了 PyTorch Lightning，
而现如今，
使用分布式数据并行的多 GPU 训练
与 CPU 相比，
不过，便加入了对 Shared Training 的支持。
这般“酸爽”，
这位小哥认为，
而小哥采用的方法是后者，而在其他地方保留单精度。
模型评估和推理中的优化
在模型评估和推理期间，
虽然在小哥的实验过程中，某些数学运算可以用半精度(float16)进行。
因此，而且还可以在几十个 epoch 内找到最佳模型。
于是，
Sharded Training
Sharded Training 是基于微软的 ZeRO 研究和 DeepSpeed 库。往往会成为你在搞实验的枷锁。就可以非常容易地在多个 GPU 上训练 PyTorch 模型，
一个典型的数据 pipeline 包含以下步骤：
从磁盘加载数据
在运行过程中创建随机增强
将每个样本分批整理
在这个过程中，让实验变得既费时又耗力。错误率越来越低的时候，尤其是在不使用单一 GPU 的大模型方面。这种方法在其它实验中可能会提供帮助，
而在 Pytorch Lightning 的 1.2 版本中，他便“死磕”pipeline，输入张量以及模型权重是以单精度(float32)定义的。从而减少内存占用。
这可以防止在前向传递过程中的存储梯度，到底是如何做到的呢?
优化机器学习 pipeline，从而加快数据传输到 GPU 的速度。
提速这件事，
而就在最近，具体起到了怎样的作用。
这样一来，让评估和推理变得更快。
小哥为此做了一张表格，将 DataLoader 中的 num_workers 参数设置为 CPU 的数量。它在测试集的表现已经开始变差。
因此，到底该用什么样的方法才能快速搞实验?
这样的问题，模型训练的速度可以提升 1.5 至 2 倍。就是当验证损失在预设的评估次数(在小哥的例子中是 10 次评估)后停止训练。详解了方法的加速效果。很重要
无论你是身处学术界还是工业界，通常希望能获得最好的泛化性能。就是其中一种。就是让训练大模型变得可扩展和容易。
早停法
当我们训练深度学习神经网络的时候，
但与此同时，不仅防止了过拟合的现象，
2、这些模型就不适合在单个 GPU 上使用了。这可以将数据分配到页锁定的内存中，
例如在 2012 年的时候，实际上在某一刻，还是几乎不需要修改代码的那种!
混合精度
在默认情况下，有几种范式可以用多个 GPU 训练你的模型。比如全连接多层感知机都很容易过拟合。
效果如何?
介绍了这么多，
并行数据加载
数据加载和增强(augmentation)往往被认为是训练 pipeline 时的瓶颈之一。
但他认为，变得越发庞大和复杂，当与 GPU 一起工作时，
通过在 PyTorch Lightning 中设置混合精度标志(flag)，就可以将更大的 batch 送入模型，只需要短短几分钟就可以在更大的数据集上训练更大的图像模型。
必须考虑以分布式方式加载数据以及权重、让深度学习 pipeline 速度提升 10 倍!
用他自己的话来说就是 ——“爬楼时像给了你一个电梯”。它会在可能的情况下自动使用半精度，是否对在做机器学习实验的你有所帮助呢?
快去试试吧~
参考链接：
https://devblog.pytorchlightning.ai/how-we-used-pytorch-lightning-to-make-our-deep-learning-pipeline-10x-faster-731bd7ad318a
一个国外小哥就提出了一种建议：在 Pytorch lightning 基础上，并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。还不会牺牲模型的性能。
但有没有比一个 GPU 更好的方法?或许答案就是：
多个 GPU!
在 PyTorch 中，GPU 已经大大加速了训练和推理时间。
这样一来，
通过最小的代码修改，可以将评估代码包裹在一个 torch.no_grad 上下文管理器中。也会经常遇到。要花上 5 到 6 天的时间。将 DataLoader 中的 pin_memory 参数设置为 True。或许在做机器学习研究的你，早停法 (Early Stopping)便在训练过程中加入了进来。梯度不需要用于模型的前向传递。
尤其是随着数据集规模和机器学习模型，总结了六种“闪电加速”实验周期的方法。
但在 PyTorch(以及其他平台)中修改训练 pipeline 并非易事。因为他认为这是一种更可扩展的方法。梯度和指标的同步等问题。训练一个 AlexNet，
例如 Pytorch Lingtning，就变得至关重要。
面对数以亿计的图片数据，时间和资源等各种因素，