調參小技巧

• 一、訓練加速篇
• • 1.1. 數據加載加速
  • • 1.1.1. 數據轉為npy或npz格式加速
    • 1.1.2. 多核并行多進程圖像讀取
    • 1.1.3. numba代替CPython編譯
  • 1.2. 分布式訓練加速
  • 1.3. GPU利用率低
• 二、推理加速篇
• • 2.1. 網絡結構加速
  • 2.2. 模型推理加速
  • 2.3. 降低參數精度加速
  • 2.4. 模型剪枝
  • 2.5. 模型量化
  • 2.6. 知識蒸餾
  • 2.7. 模型壓縮
• 三、收斂加速篇
• • 3.1. 增大batch size
  • 3.2. 線性尺度學習率
  • 3.3. 學習率預熱
  • 3.4. Zero γ

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一文整理深度学习【调参小技巧】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。