最新 最热

将位序列存储为整数

如果要将一系列布尔参数传递给方法,一种常见的方法是将它们作为编码为单个整数的位序列传递。

2022-08-03
0

tcmalloc

TCMalloc全称Thread-Caching Malloc,即线程缓存的malloc,实现了高效的多线程内存管理,用于替代系统的内存分配相关的函数(malloc、free,new,new[]等)。

2022-08-02
0

锁定和并发控制(四)

增量锁定具有潜在危险,因为它可能导致称为死锁的情况。当两个进程各自对已被另一个进程锁定的变量断言增量锁定时,就会出现这种情况。因为尝试的锁是增量的,所以现有的锁不会被释放。结果,每个进程在等待另一个进程释放现...

2022-08-02
0

训练过程–Batchsize(总之一般情况下batchsize能设多大就设多大)[通俗易懂]

1)内存利用率提高了,大矩阵乘法的并行化效率提高。 2)跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快。 3)在一定范围内,一般来说 Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。 ...

2022-08-01
0

[GNN论文浅读] Graph4Rec

Graph4Rec是由百度同学研发的基于PaddlePaddle实现的推荐系统GNN应用工具包。

2022-08-01
0

ScalableGCN

ScalableGCN是一种由阿里妈妈提出的在大规模图上加速Mini-Batch GCN训练速度方法。

2022-08-01
1

深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化,随机梯度下降算法的原理如下:

2022-08-01
0

深度学习中的batch(batch size,full batch,mini batch, online learning)、iterations与epoch

我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步,那么如果我们的样本规模的特别大的话效率就会比较低。假如有500万,甚至5000万个样本(在我们的业务场景中,一般有几千万行,有些大数据有10亿行)的话走一轮迭代...

2022-07-31
0

tensorflow2.0 cnn(layerwise)

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

2022-07-31
0

keras自带数据集(横线生成器)

在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用。此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练。 工具为kera...

2022-07-31
1