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