【AMP实操】解放你的GPU运行内存！在pytorch中使用自动混合精度训练
前言 自动混合精度（Automatic Mixed Precision，简称AMP）是一种深度学习加速技术，它通过在训练过程中自动选择合适的数值类型（如半精度浮点数和单精度浮点数）来加速计算，并减少内存占用，从而提高训练速度和模型性能。 精度 半精度 半精度浮点数（Half-Precisio...
在TPU上运行PyTorch的技巧总结
TPU芯片介绍Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效...
Alluxio深度学习实战-1：体验在HDFS上运行PyTorch框架
背景介绍 谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。虽然 PyTorch 仍然是款比较新的框架，但由于友好的开发体验，使它发展非常迅猛。但是PyTorch默认并不支持在HDFS直接进行模型训练，这给许多将数据集存放在HDFS的用户带...
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