【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练:深度解析与实战代码指南
a. 数据拆分,模型不拆分 b. 数据不拆分,模型拆分 c. 数据拆分,模型拆分 在深度学习的炼丹之路上,多GPU的使用如同助燃剂,能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置,我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天,我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题,深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧,并为大家带来实战代码指南。在这个过程中,我们将不断探讨和展示如何...
PyTorch实例:简单线性回归的训练和反向传播解析
引言 在神经网络中,反向传播算法是一个关键的概念,它在训练神经网络中起着至关重要的作用。本文将深入探讨反向传播算法的原理、实现以及在深度学习中的应用。 什么是反向传播? 反向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的监督学习算法。它的基本思想是通过不断调整神经网络中的权重和偏差,使其能够逐渐适应输入数据的特征,从而实现...
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