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