动量梯度下降tensorflow
社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... 当我们使用梯度下降法寻找最优解时,不归一化造成的后果就是我们很可能需要走“之字形”路线才能慢慢逼近正确值,从而导致需要更多的迭代次数。如下图:左图未归一化,右图归一化 ,模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量上看,相当于同时结合了 PS 和 All-Reduce 两种通信模式。BytePS 机内通信的核心优化思路,在于...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
梯度提升树(最常用的如XGBoost、LightGBM、CatBoost)、NLP常用库(jieba:中文分词、nltk:英文文本处理、Gensim:获取词向量、CountVectorizer:获取n-gram表示)。 对于新手来说,学习过程中最重要的是不断重复学习... 比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/te... 这其中的关键就是:通过梯度下降,逐步优化模型的参数,使训练集误差值达到最小。梯度下降:通过求导的方法,找到每一步的方向,确保总是往更小的损失方向前进。## 评估并优化模型性能在验证集和测试集进行模型效...
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动量梯度下降tensorflow-优选内容
动量梯度下降tensorflow-相关内容
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有... BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量上看,相当于同时结合了 PS 和 All-Reduce 两种通信模式。BytePS 机内通信的核心优化思路,在...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率非常不稳定,看起来 CPU 并没有被充分利用起来。* 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。* 虽然网络带宽并没... 得到梯度,并将其 Push 给 PS。* PS 获得梯度后,一方面,利用优化器更新内部 weight,另一方面,会记录哪些数据更新了。在 PS 上起一个 TF Session,它会定时将更新的参数发送到 Online PS,从而实现实时增量更新。此外...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全...
图片美学评价
# 背景得物社区动态中有大量图片,那么是否有一种方式来衡量用户发布的图片质量如何呢?图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉中长期存在的问题,虽然技术质量评估涉及测量噪声、模糊、压缩伪像等低级退化,但美学评估量化了与图像中的情感和美感相关的语义级别特征。大多数现有方法仅预测由AVA[1]和TID2013[2]等数据集提供的评分得分。本文介绍一种我们在动态图片打标中用到的基于深度学习模型的方法[3],该方法与其...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示: 图五 相比较于Adadelta和RMSprop优化器,除了存储了过去梯度的平方vt的指数衰减平均值,也像momentum一样保持了过去的梯度mt的指...
基于 SAP BTP 平台的 AI 项目经验分享 | 社区征文
Tensorflow 官网上,已经体贴地给想尝试重新训练 AI 模型的学习者们,提供了一个做练习用的压缩包,里面包含了大量各式花的图片:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz用于重新训练 AI 模型的数据集,必须符合下图所示的层级结构,即 training, validation 和 test 三个文件夹下面,分别包含以产品类别命名的子文件夹,且数据规模之比为 8:1:1.