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梯度计算最新视觉报道_梯度计算方法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

梯度计算

PyTorch训练提速秘籍！嘿，深度学习爱好者们！如果你正在为PyTorch模型训练速度发愁，那你可来对地方了。今天，我要分享一些独门绝技，帮你让训练速度飙升，快到飞起！选择合适的学习率策略 𐟓ˆ 首先，学习率是个关键。试试不同的学习率策略，比如自适应学习率方法，它们能让你的模型更快收敛。并行数据处理 𐟚€ 在DataLoader中设置多个workers和pinned memory，这样数据加载速度会快得惊人。相信我，这小技巧能省下你不少时间。挑战batch极限 𐟒劥𐽩‡增大batch size，充分利用GPU的并行计算能力。不过要注意内存占用哦，别让模型炸掉。自动混合精度 𐟌ˆ 试试自动混合精度训练，这能提升计算效率，让你的训练速度飞起来。优选优化器 𐟏… 不同的优化器有不同的特点，选对了能大大提升训练效果。比如Adam和SGD就是两个不错的选择。 cudNN benchmarking 𐟔犥𜀥dNN benchmarking，卷积操作会更快。这小技巧能让你的模型训练如虎添翼。缓解CPU-GPU传输 𐟚—➡️𐟚€ 留意CPU和GPU之间的数据传输，优化数据流动。这样可以避免不必要的内存占用和传输延迟。智慧检查点 𐟧 使用gradient/activation检查点，精细控制内存使用。这能让你的模型训练更高效。高效梯度累积 𐟓ˆ 尝试梯度累积，减少参数更新频率。这样能让你的模型训练更高效，节省时间。数据并行加速 𐟌 如果你有多个GPU，使用分布式数据并行训练，速度会成倍增长。这招绝对不虚！零梯度巧思 𐟒እ𐆦⯥𚦨𘺎one，而不是0，这样可以巧妙优化梯度计算，提升训练速度。使用.as_tensor() 𐟓抩똦•ˆ数据传输，使用.as_tensor()替代.tensor()。这能让你的数据传输更快更稳定。开启调试工具 𐟔 智慧运用调试工具，突破训练瓶颈。比如TensorBoard就是个不错的选择。灵活梯度剪裁 ✂️ 尝试梯度剪裁，应对梯度爆炸问题。这能让你的模型训练更稳定。优化BatchNorm 𐟛 ️ 提前处理BatchNorm，确保在BatchNorm之前不使用bias。这能提升训练速度。调整验证过程 𐟔„ 关闭梯度计算，精简验证过程，这样能让你的验证速度更快。数据归一化 𐟓 精心处理输入和batch，这样能让你的训练速度和质量双提升。 JIT操作融合 𐟔犥–„用JIT技术，点线操作融为一体，这样能让你的训练速度更上一层楼。额外资源 𐟓š 如果你需要更深入的学习资源，可以看看HSE大学的深度学习模型训练实战指南！从最基础的GPU架构开始，一步步引导你进入深度学习的实战领域。课程提供代码示例，让你在动手实践中收获真知。总之，这些技巧能帮你大幅提升PyTorch的训练速度。赶紧试试吧！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！

𐟓š动手学深度学习Day2精要𐟒ኰŸŒž新的一天，新的挑战！ ✅线性回归：探索数据与目标值之间的线性关系。 ✅从零实现线性回归：亲手搭建模型，感受数学的魅力。 ✅简洁实现线性回归：利用高级API，高效完成模型构建。 𐟔今日难点解析： 1️⃣ with torch.no_grad()：这个装饰器能禁用梯度计算，优化内存消耗，提升执行效率。在模型推断或评估时特别有用！ 2️⃣ detach()：这个函数返回一个与原始张量共享内存的新张量，但它的requires_grad属性为false，这意味着在反向传播过程中，计算会在这个点停止。 𐟒ᥰ贴士：遇到不懂的函数或方法，不妨先查阅pytorch官网，那里有详细的文档和示例。 𐟒ꦘŽ天我们将学习softmax函数，加油！祝你在学习的道路上不断进步！

𐟏 婺城温馨三室转租啦！ 𐟓婺城区三江街道观湖蓝庭，有一套三室一厅一厨一卫的电梯房6楼等你来租！𐟏ᨿ™里民水民电，电费按第二梯度计算，超省电！𐟒᥮𖧔𕩃𝦘露€级能耗的，质量上乘，而且都是好家电哦！𐟑Œ 𐟚Œ出门就是公交站，交通超便利。𐟏꩙„近有菜市场、药店、零食店，生活圈一应俱全。𐟛️室友都是超级好人，大家相处得非常愉快，住在这里真的很舒服！𐟘„ 𐟒𐦈🧧Ÿ仅需750元一个月，价格超级划算！房租一次性付清，押金200元，退房后就会归还给你。𐟔合同到今年12月20日，目前我们都在实习，因个人原因不能继续合租了。𐟎“ 𐟒᥿릝姜‹看这个温馨的小窝，是否会成为你的新家呢？𐟏က

Gradnorm：多任务梯度平衡术 Gradnorm是一种专为多任务学习设计的优化策略，旨在通过梯度归一化来平衡不同任务的训练。𐟔„ 在多任务学习中，由于每个任务可能有不同的损失函数，它们的梯度规模可能会大相径庭，这可能导致梯度混合问题，使得某些任务的主导地位过于突出，从而影响其他任务的进展。 Gradnorm的核心理念是对每个任务的梯度进行归一化处理，以确保每个任务的梯度规模一致。𐟓 这意味着，无论任务的复杂性如何，它们的梯度都会被调整到相同的权重，从而在不影响其他任务的情况下进行学习。具体来说，Gradnorm会计算每个任务的梯度范数，并将其除以所有任务梯度范数之和，以获得一个权重。𐟎„𖥐Ž，将该任务的梯度乘以这个权重，使其与其他任务的梯度规模对齐。这样一来，每个任务都能获得与其重要性相匹配的关注度。 Gradnorm的应用场景非常广泛，包括图像分类、自然语言处理等多个领域。𐟌 实验表明，在某些情况下，Gradnorm的表现优于其他方法，能够更有效地平衡各个任务的训练。在实际应用中，需要注意的是，Gradnorm会增加一定的计算量，因为它需要对每个任务的损失函数进行梯度计算和归一化。𐟒𛠥› 此，在实际应用中，需要根据具体需求和资源进行权衡和调整。

《深度学习所需的矩阵微积分》网页链接一篇长文，为读者提供理解深度神经网络训练所需的矩阵微积分知识。文章假设读者已具备基础的微积分知识，并在必要时提供相关数学概念的复习链接。内容涵盖了标量导数规则、向量微积分、偏导数、矩阵微积分基础、神经网络中的梯度计算等，旨在帮助读者深入理解深度学习背后的数学原理。

斯坦福CS224N：NLP入门最佳课程之前在斯坦福在线课程上学习过CS224N，私以为这是目前市面上最好的LLM入门课程。下面详细介绍一下这门课的内容和项目。课程内容 𐟓š 这门课从最基本的word embedding讲起，介绍了几个主流的生成embedding算法，如Glove和word2vec。课程内容从零开始展示了深度学习在多种自然语言学习任务中的优势，并对比了传统方法。课程还深入讲解了深度学习中的核心机制Backpropagation，以及LLM核心机制Transformer中的Multi-Head Self-Attention原理。每年还会邀请一些最火的NLP方向研究学者来做一期讲座，让同学们对当前最主流的研究有一个大致的了解。通过这门课，学生可以从零开始构建一个神经网络模型，真正做到学以致用。项目简介 𐟓ˆ 项目1：探索Glove和Co-occurrence算法下的word embedding对比，涉及数据降维和词义相似度对比。项目2：验证word2Vec中的一些性质，以及在skip-gram和negative sampling下不同损失函数的梯度计算和对比。需要将已证明的数学理论用Python代码实现，并应用在一个情感分析的数据集上。项目3：论证Adam优化算法如何应用momentum概念来调控模型参数，并用Pytorch实现一个依存分析的神经网络。项目4：实现一个基于RNN的自然翻译应用，我当时的项目是关于北美土著文字Cherokee的翻译，需要从零开始构建模型，包括手写embedding lookup等几个类，最后通过BLEU来评判模型效果。项目5：探索Transformer中的multi-head self-attention，以及K、Q、V分别代表什么和一些数学证明。最后还会调用minGPT对比模型有无预处理下的结果差异。通过这些项目，学生可以深入理解深度学习和NLP的原理，并实践应用。

AI计算为何离不开GPU？存储带宽是关键 𐟔 近年来，人工智能的快速发展对 GPU 芯片设计产生了深远影响。早期的图形芯片中，显存只是独立于计算单元的 DRAM，封装在显卡的 PCB 上。 ⚙️ AI 工作负载的特殊性在于：整个训练和神经网络权重更新的过程可以看作是计算单元读取所有权重、计算所有权重的梯度，然后将权重更新写回的过程。在此过程中，至少需要三次读取整个网络权重（前向传播、反向传播计算梯度、优化器更新权重）。这种情况下，计算往往不是瓶颈，而是存储和计算单元之间的带宽成为制约因素。 𐟓Š 这种瓶颈导致了所谓的 "显存" 架构设计的转变，从独立芯片转变为与计算单元封装在同一块硅基上，然后作为一个单元封装在 PCB 上。这是因为 PCB 的物理特性无法支持如此大的带宽和连接数（数千条连接）。 𐟔젥›𞤸�•示了 Nvidia A100 芯片。中间标有 "NVIDIA" 字样的芯片是计算单元，两侧的六个小矩形就是高带宽存储。这六个高带宽存储和计算单元一起封装在一个大方块中，并作为一个封装单元焊接在 PCB 上。 ⚡️ 高带宽存储 (HBM) 对于大模型（如 LLM）训练为什么目前必须在 GPU/TPU 上进行的重要原因是：网络权重和前后向传播的中间结果都需要巨大的存储空间，这些高精度数据的频繁读写无法仅依靠 PCI-E 和 CPU 之间的带宽来支持。确实，TPU 也采用了 HBM 技术。 ⚙️ 对于规模稍小的模型推理（如 GGML），可以勉强使用 CPU 的一个原因是前向计算仅需要一次读取权重，并且可以在读取后立即丢弃（无需考虑反向传播和权重更新）。另一个原因是权重可以降低精度，有时可以将原本的 FP32 精度压缩为 INT8。在这两个条件下，再加上现代 CPU 的 SIMD 指令集，前向计算可以在一定程度上利用内存带宽和计算能力。

pytorch 𐟌Ÿ 深度学习与神经网络 𐟌Ÿ 线性回归 𐟓ˆ 逻辑回归 𐟔 多层感知机 𐟧 卷积神经网络 𐟎芥𞪧Ž痢ž经网络 𐟔„ 反向传播算法 𐟔„ Dropout算法 𐟒€ 批量归一化 𐟓 梯度下降算法 ⬇️ 注意力机制 𐟑€ 𐟓– 详细解析 𐟓– 线性回归：从零开始实现线性回归模型，理解其背后的数学原理。逻辑回归：应用逻辑回归进行分类，掌握激活函数和损失函数的选择。多层感知机：构建多层感知机模型，探索深度学习的奥秘。卷积神经网络：理解卷积操作，应用CNN进行图像识别。循环神经网络：应用RNN处理序列数据，如文本和语音。反向传播算法：深入理解反向传播原理，掌握梯度计算。 Dropout算法：应用Dropout防止过拟合，提升模型泛化能力。批量归一化：理解批量归一化的作用，提升模型训练速度和稳定性。梯度下降算法：掌握梯度下降的各种变种，如SGD、Adam等。注意力机制：探索注意力机制在自然语言处理和图像处理中的应用。 𐟒ᠥ𘸨灥‡𝦕𐥒Œ工具 𐟒እ›𞥃处理：使用torchvision库进行图像预处理和加载。神经网络构建：创建全连接层、卷积层、激活函数等。训练和优化：使用常见的优化器如Adam和SGD，自动计算梯度。模型保存和加载：使用torch.save()和torch.load()保存和加载模型。函数式接口：使用torch.nn.functional进行函数式操作。数据处理和转换：创建张量、选择数据、计算统计量等。高级数据处理：按指定维度选择数据、根据掩码选择元素等。模型分析和调试：使用gradcheck()检查梯度，使用profiler进行性能分析。可视化工具：使用torchviz绘制模型计算图。高级网络构建：创建LSTM、GRU等循环神经网络层。优化和调参：使用学习率调度器和RMSprop优化器。特殊用途函数：支持分布式训练的模块，禁用梯度计算的no_grad()。高级数学和统计函数：计算张量的均值、标准差、方差等。三角函数：应用sin()和cos()进行三角计算。 𐟚€ 快速上手PyTorch，掌握这些算法和工具，让你的深度学习之旅更加顺畅！𐟚€

离散函数采样为何无法反向传播？在神经网络和机器学习的世界里，“反向传播”是一种强大的工具，用于训练模型的参数。然而，当涉及到离散函数的采样时，反向传播变得不那么直接。让我们一起来探索其中的原因吧！不可导性 𐟚늧滦•㥇𝦕𐧚„输出是固定的值，而不是连续变化的。这意味着在离散点之间不存在导数。举个例子，如果在集合 {0, 1} 中采样，从0到1的跳跃是瞬间的，没有中间状态，这使得我们无法计算导数（变化率）。梯度消失 𐟌€ 反向传播需要计算损失函数对每个参数的梯度。但由于离散采样的结果是固定的值，梯度无法在这些离散点之间传递。即使某些部分的梯度可以计算，它们也会因为离散性而消失，使得梯度传递中断。随机性 𐟎𒊧滦•㩇‡样通常是随机的，这意味着每次采样结果可能不同。这种随机性引入了噪声，使得梯度计算变得不稳定和不可靠。对于同一个输入，离散采样可能得到不同的输出，导致梯度的不一致。解决方案 ✨ 尽管直接在离散采样中进行反向传播不可行，但我们有一些聪明的替代方法：重参数化技巧：将离散变量转换为连续变量，再通过某种方式重新参数化。例如，Gumbel-Softmax是一种常见的方法，它通过添加噪声将离散采样问题转化为一个近似连续的问题，使反向传播可行。策略梯度方法：在强化学习中，策略梯度方法（如REINFORCE）直接对离散动作采样进行梯度估计，而不是依赖传统的反向传播。通过计算期望值来估计梯度，这种方法特别适用于离散动作空间。#算法通过这些方法，我们可以在一定程度上绕开离散采样带来的问题，继续进行有效的模型训练。

如何在7天内高效备考，轻松刷分？补考相对于正考来说，准备时间更充裕。如果补考没有成绩上限要求，那么利用好这段时间，成绩可能会比正考高出很多。同学们一定要抓住这次刷分的机会。 ✅ 计算复习时间的「净含量」 ☝ 英国高校的补考时间大多在八月下旬。很多同学第一反应是「还有一个月」，但真的只有一个月吗？去掉回英国前的准备时间、返程时间、抵达英国后的休整时间，以及假期内不能学习的某些天，有效复习天数可能只有21天。 ✅ 将「净复习天数」分配给不同学科比如你有三门课程需要补考：management accounting、corporate finance、economy。可以根据每门课的基础，将21天分配给不同学科：management accounting复习7天，corporate finance复习10天，economy复习4天。在复习management accounting的7天里，只专注这一门，不要想别的学科。 ✅ 在每门课程自己的周期里，推算可以复习几轮，是否可以规划出内容梯度在management accounting的7天复习时间里，可以分出3轮：第一轮：第1天，总结past paper考点，梳理考点对应的知识点体系第二轮：第2-4天，根据考点进行对应知识点学习，做题，归纳答案模板第三轮：第5-7天，反复做past paper习题，以及对应知识的seminar、tutorial习题需要每门课程考点的同学，请自取。

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