阿里云文档 2026-07-06

使用eRDMA网络进行分布式训练

弹性RDMA(eRDMA)是阿里云自研的云上弹性RDMA网络,可显著降低节点间通信延迟。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA,使用特定镜像提交DLC任务时,系统会自动挂载eRDMA网卡,加速分布式训练。

阿里云文档 2026-07-06

使用灵骏智算资源提交DLC任务时配置高性能网络变量和镜像

大模型AI并行计算需要通过降低通信量、计算与通信交叠、提升通信效率来优化性能。RDMA(远程直接内存访问)可显著降低网络延迟,适用于灵骏智算资源上的分布式训练任务。

文章 2024-10-18 来自:开发者社区

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)

一、目标分类介绍 目标分类是一种监督学习任务,其目标是根据输入数据的特征将其分配到预定义的类别中。这种分类方法在许多实际应用中都有广泛的应用,如垃圾邮件检测、图像识别、情感分析等。 目标分类的基本流程包括:数据预处理(如清洗、标准化)、特征提取、模型选择和训练、模型评估和优化。其中,模型的选择和训练是关键步骤,常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。 目标分类的优点是可以自动地进行分类,....

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
文章 2023-06-01 来自:开发者社区

深度学习进阶篇[9]:对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍,以及前沿问题解决

深度学习进阶篇[9]:对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍,以及前沿问题解决对抗生成网络(GANs)综述1、生成与判别1.1 生成模型​ 所谓生成模型,就是指可以描述成一个生成数据的模型,属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是:在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测...

深度学习进阶篇[9]:对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍,以及前沿问题解决
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

6、神经网络学习(1)、通过调整神经元的参数,使得网络对给定输入可产生期望输出。(2)、学习层次化的表示(表征)   7、神经网络的前馈运算与反向传播前馈运算和反向传播:在训练网络过程中所使用的。如果经过训练模型,网络稳定下来以后,就可以把参数固定下来,此时就不再需要反向传播了,只需要前馈运算进行推理和预测即可!8、激活函数DL学习—AF:理解机器学习中常用的激活函数(sigmoid、....

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)1、神经网络的基础知识2、神经元的结构3、感知机4、万能逼近定理5、神经网络训练6、神经网络学习7、神经网络的前馈运算与反向传播8、激活函数深度学习(神经网络)的算法分类1、常用的神经网络模型概览深度学习(神经网络)的经典案例应用深度学习(神经网络)的简介     ....

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

 DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)1、神经网络的基础知识2、神经元的结构3、感知机4、万能逼近定理5、神经网络训练6、神经网络学习7、神经网络的前馈运算与反向传播8、激活函数深度学习(神经网络)....

DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

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