在DLC中使用EPL实现训练加速
EPL（Easy Parallel Library）是高效易用的分布式模型训练框架，深度集成多种训练优化技术，提供了简单易用的API实现各种并行化策略。您可以使用EPL实现低成本、高性能分布式模型训练。本文为您介绍如何在DLC中使用EPL高效地进行分布式TensorFlow训练。前提条件在开始执行操...
深度学习环境搭建笔记(二)：mmdetection-CPU安装和训练
第一步：安装anaconda 参考教程：点击 第二步：安装虚拟环境 conda create --name openmmlab python=3.8 conda activate openmmlab 第三步：安装torch和torchvision conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 安装的版本为 第四...
深度学习笔记(五)：学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
1.学习率的作用 学习率 (learning rate),作为监督学习以及深度学习中重要的超参，它控制网络模型的学习进度,决定这网络能否成功或者需要多久成功找到全局最小值，从而得到全局最优解，也就是最优参数。换句话说学习率和stride(步长)性质差不多。 2.学习率太大有何影响 首先我们要认识到学习率过大，自然第一反应就是学习的速度或者说忽略了某些阶段直接学到了下一个阶段的东西，这对于计算机来....
深度学习笔记之关于基本思想、浅层学习、Neural Network和训练过程（三）
五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息...
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