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点击上方 “ 小白学视觉 ”,选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货,第一时间送达 掌握这 17 种方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度学习训练。 近日,Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN,文章向我们介绍了在 使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法 。 该文所提方法,都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。 17 种加速 PyTorch 训练的方法 1. 考虑换一种学习率 schedule 学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性(Cyclical)学习率以及 1Cycle 学习率 sch
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