摘要:
在深度学习训练的时候,数据的batch size大小受到GPU内存限制,batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batch size智能缩小,这个时候,梯度累积(Gradient Accumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。 阅读全文
在深度学习训练的时候,数据的batch size大小受到GPU内存限制,batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batch size智能缩小,这个时候,梯度累积(Gradient Accumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。 阅读全文
posted @ 2022-01-08 21:28
ZOMI酱酱
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