并行化第10页

别用大批量mini-batch训练神经网络，用局部SGD！

但是mini-batchSGD可以在不同网络之间并行化，所以它是现代分布式深度学习应用的更好选择。

weixin_34356138·2022-11-26 07:09

多语言机器翻译 | (6) Transformer

文章目录1.背景2.流程和细节3.总结1.背景利用rnn，lstm学习上下文之间的关系，无法实现并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer

CoreJT·2022-11-25 16:15

【Transformer学习笔记】

但是上述方法所共有的一个缺陷就是不支持并行化，且对

今天学习了吗？？？·2022-11-25 08:23

tensorflow 多gpu 并行训练

深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（dataparallelism），另外一种是模型并行化（modelparallelism）。深度模型训练方法：深度学习模型的训

刘梓枫·2022-11-25 06:55

【Taichi】代码框架基础、数据与计算核

目录：【Taichi】代码框架基础、数据与计算核Taichi代码框架基础引入包与初始化作用域Taichi支持的数据类型基元数据类型修改默认数据类型数据类型转换复合数据类型场数据类型Taichi计算核并行化处理数据争用结构循环同步传参返回值

Sycamore_Ma·2022-11-24 11:42

代数多重网格法简介（Algebraic Multigrid）

目录引入代数多重网格法简介AMG实现详解粗网格生成插值算子构建求解阶段AMG并行化引入首先在了解代数多重网格（AMG）之前我们首先应该先了解什么是多重网格法（MG）。

朋潇寒·2022-11-23 21:25

Pytorch之torch.nn.DataParallel

该容器通过在批处理维度中分组，将输入分割到指定的设备上，从而并行化给定模块的应用程序（其它对象将在每个设备上复制一次）。在前向传播时，模块被复制到每个设备上，每个副本处理输入的一部分。

Guan19·2022-11-23 12:41

安装与Python 3.5适配的numba

文章目录1环境2安装numba3Numba简介3.1加速Python函数3.2为科学计算而构建3.3并行化你的算法3.4可移植编译4参考1环境操作系统：Ubuntu16.04Python版本：Python3.52

W_Tortoise·2022-11-23 01:01

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（七）

目前的集成学习主要分两类：1.串行进行的序列化方法，比如Boosting2.同时进行的并行化方法，

AnyaBee·2022-11-22 17:43

attention is all you need

在两个机器翻译任务上的实验表明，该模型具有更好的性能，同时可以进行并行化，并且需要更少的时间进行训练。在WMT2014英语到德语翻译任务上，

开心邮递员·2022-11-22 10:58

Numpy介绍(矩阵运算)

文章目录一、Numpy介绍二、ndarray介绍三、ndarray与Python原生list运算效率对比四、ndarray的优势4.1内存块风格4.2ndarray支持并行化运算（向量化运算）4.3效率远高于纯

代序春秋·2022-11-22 07:29

非滤波单目视觉

起源是光流法，由于使用了图像中大部分的信息，对纹理差的部分鲁棒性比直接法好，但是计算量也加大，要并行化计算。间接

danmeng8068·2022-11-22 01:24

C++ Boost MPI接口详细讲解

您可以完全专注于并行化您的程序。缺点是您需要MPI运行时环境。如果您控制运行时环境，MPI只是一个选项。例如，如果你想分发一个可以通过双击启

·2022-11-21 18:45

Transformer模型是什么？带你从零详细解读Transformer模型（图解最完整版）

关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络

程序猿-饭饭·2022-11-21 13:18

论文笔记（十六）：Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep Reinforcement Learning

文章概括摘要1介绍2大规模并行强化学习2.1仿真吞吐量2.2DRL算法2.2.1超参数的修改2.2.2重置处理3任务描述3.1以游戏为灵感的课程3.2观察、行动和奖励3.3模拟到现实的补充4.结果4.1大规模并行化的影响

墨绿色的摆渡人·2022-11-21 13:16

Isaac Gym conda环境配置

Isaacgym是NVIDIA推出的用于强化学习的仿真环境，和其他的仿真环境不同，Isaacgym可以运行在GPU上，还可以并行化运行多个仿真，大大提高仿真效率。

摸鱼肥仔·2022-11-21 13:13

金色麦田~·2022-11-21 09:54

RF(随机森林)、GBDT、XGBoost算法简介

二、关系根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting

bylfsj·2022-11-21 08:39

机器学习——模型融合

按照个体学习器的关系，模型融合技术分为两类：个体学习器间不存在强依赖关系，采用并行化分法（代表有的：Bagging方法和随机森林）个体学习器间存在强依赖关系，采用串行生成的序列化方法（代表的有：Boosting

Joker_咖啡逗·2022-11-21 04:57

一种简单的蒙特卡洛树搜索并行化方法

监控未观察样本:一种简单的蒙特卡洛树搜索并行化方法WatchtheUnobserved:aSampleApproachtoParallelizingMonteCarloTreeSearch论文地址：https

加油呀，哒哒哒·2022-11-20 19:28

Chapter3 Pytorch与机器学习有关函数（二）

目录3.4tensor中的填充操作3.4.1tensor.full3.5pytorch中模型的保存/加载/并行化3.6导数、方向导数、偏导数3.6.1重要概念3.6.1.1概念3.6.1如何计算梯度3.6.2torch.autograd.Function3.7pytorch

Courage2022·2022-11-20 10:48

集成学习

2.集成学习目前分为串行序列化方法和并行化方法。3.结合策略分为平均法（简单平均法、加权平均法）、投票法（绝对多数投票法、相对多数投票法、加权投票法）、学习法（以Stacking为代表）。

白亿星星·2022-11-20 02:59

Pytorch模型从CPU转换成GPU

details/78781201仅个人学习使用，方便查找环境：Ubuntu16.04.3Python版本：3.5.2Pytorch版本：0.4.00.序言大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率

菜鸡咸鱼·2022-11-19 21:31

【回归预测-BP预测】基于思维进化算法优化BP神经网络在非线性函数拟合中的应用（Matlab代码实现）

据调查分析,对于非线性函数的并行化处理,即同时执行两个或多个处理的一种计算方法,人工神经网络更具有针对性

荔枝科研社·2022-11-19 20:57

Transformer理解实现

但是，最大的好处来自于Transformer如何适用于并行化。实际上，GoogleCloud建议使用Transformer作为参考模型

追光少年羽·2022-11-19 12:19

初识 CV Transformer 之Vision Transformer (ViT)

VisionTransformer(ViT)请没有征服不了的高山0回顾AttentionIsAllYouNeedRNN、LSTM时序网络，存在一定的问题：1.记忆长度有限，像RNN记忆时序比较短，后面就提出了LSTM；2.无法并行化

进阶媛小吴·2022-11-19 09:57

实践教程｜PyTorch训练加速技巧

由于最近的程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的

视学算法·2022-11-19 07:49

PyTorch训练加速技巧

PyTorch训练加速技巧由于最近的程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的原理，因此本篇只讲述如何应用PyTorch实现混合精度运算

好名字可以让朋友..更容易记住你·2022-11-19 07:23

实践经验｜PyTorch训练加速技巧

最近程序对速度要求比较高，想要快速出结果，因此特地研究了一下混合精度运算和并行化操作，由于已经有很多的文章介绍相关的原理，因此本篇只讲述如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算，不具体介绍原理

机器学习社区·2022-11-19 07:53

算法面试题

值怎么确定以及改进算法树模型1.bagging与boosting的区别2.GBDT原理及与RF的区别RandomForest3.GBDT与LR的区别，并说说什么情景下GBDT不如LR4.Xgboost与GBDT比较，特征并行化怎么做

识醉沉香·2022-11-18 11:40

搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了

Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。本文将对VisionTransfor

视学算法·2022-11-16 01:45

【视觉SLAM】视觉SLAM相关开源算法总结

PTAM单目，首次将tracking和mapping并行化，首次采用了BA优化，之后加入了重定位部分。

ChLee98·2022-11-15 13:21

LightGBM调参

它有以下优势：更快的训练效率低内存使用更高的准确率支持并行化学习可处理

CtrlZ1·2022-11-15 09:58

网格搜索调参-基于LightGBM算法分类器

这种算法有很多的优点，比如更快的训练效率、更高的准确率、支持并行化学习、大规模数据的处理等。

gao_vip·2022-11-15 09:20

《Attention Is All You Need》论文笔记 - 【transformer模型】

在两个机器任务上表明了模型能够更好的并行化计算，可以显著地减少训练时间，性能达到了SOTA的效果。

#苦行僧·2022-11-10 23:49

【李宏毅】注意力机制+transformer详解

Transformer背景关于RNN详解可以看这篇博客：循环神经网络RNN一般被用来处理序列输入的，但是它有一个缺点就是不能并行化，后面一个神经元的输入要依赖与之前神经元的输出。

头发没了还会再长·2022-11-10 16:01

关于batch_size的理解

batch_size设置合适时的优点：1.并行化提高了内存的利用率，提高了训练速度2.使得单个epoch的训练次数变少了，如果要达到相同的精度，需要增加epoch迭代次数3.使得梯度下降的方向更加准确，

石头猿rock·2022-11-04 09:50

Open3d读写pcd点云文件

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。Open3d直接使用pip安装即可。解决下载慢的问题，请切换下载源。设置方式请参考：pythonpip_Coding的叶子的博客-CSDN博客。

Coding的叶子·2022-11-01 16:17

【深度学习】Pytorch 如何高效使用GPU

GPU（GraphicProcessUnits，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着NV

风度78·2022-10-28 15:27

机器学习笔记25——Bagging算法之随机森林(Rondoom Forest) 算法原理以及python实现

quad在集成学习简介中，简单的介绍了根据个体学习器学习方式不同划分的两大类集成学习方法，个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，如Boosting；个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法

珞沫·2022-10-25 19:56

GPU矩阵并行相乘

原文链接实验介绍相对CPU来说，GPU更适合处理高度并行化的程序，此次实验借助CUDA架构，C++编码实现在GPU的矩阵快速相乘，实验中用到了CUDA的相关知识，如cudaMalloc，cudaMemcpy

高明爱圣子·2022-10-23 10:37

[Transformer]Transformer-李宏毅

SectionABackgroundseq2seqwithself-attentionRNN处理sequenceRNN输入vectorsequence,输出vectorsequenceRNN的问题：不容易被并行化

黄小米吖·2022-10-19 19:12

李沐--transformer要点记录

transformer纯attention，并行化，克服了卷积难以对长的序列进行建模的缺点使用multi-headattention的原因是模拟卷积神经网络的多通道机制transformer使用了auto-regressive

Lucas_sssssss·2022-10-18 14:06

《CUDA高性能并行计算》----第3章从循环到网格 3.1 并行化 dist_v1

本节书摘来自华章出版社《CUDA高性能并行计算》一书中的第3章，第3.1节，作者CUDAforEngineers:AnIntroductiontoHigh-PerformanceParallelComputing[美]杜安·斯托尔蒂（DuaneStorti）梅特·尤尔托卢（MeteYurtoglu）著，苏统华项文成李松泽姚宇鹏孙博文译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第3章从

weixin_34356555·2022-10-17 11:08

Transformer在量化投资的应用

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。

BigQuant·2022-10-17 07:46

Language Modeling with Gated Convolutional Networks ( GLU )理解

GLU计算过程卷积网络就是对输入进行卷积以获得H=f∗w，因此没有时间依赖性，这使得在句子的单个单词上更容易并行化。这个计算过程将根据多个先前单词来计算每个上下文。

凉寒·2022-10-15 07:42

12.3. 自动并行

因此，并行化对于单设备计算机来说并不是很有用，而并行化对于多个设备就很重要了。12

nsq1101·2022-10-14 15:07

基于Hadoop和CDC的重复数据检测实现

这里就是用Hadoop将这个算法并行化，但是没有做到将重复数据删除，只是检测到两个文件的重复部分。使用Hadoop的版本：1.0.3操作系统：ubuntu12.0

just_young·2022-10-13 16:39

图计算开源工具介绍

它具有高效的跨引擎内存管理，在业界首次支持Gremlin分布式编译优化，同时支持算法的自动并行化和支

usermiszhao·2022-10-09 15:03

python运行速度和cpu还是gpu有关_Pythorch速度比较GPU比CPU慢

一般情况下，矩阵运算非常适合并行化，但也不总是能够并行化计算！

weixin_39898854·2022-10-08 11:52

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