登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
训练大型深度学习模型需要极大的内存，才能储存中间层的激活函数输出和权重等。一些模型只能在单个GPU上训练，训练时须将批大小（batch size）设置得极小；还有一些模型则太大，单个GPU放不下。这些问题会导致在某些情况下模型训练效率极低，甚至无法训练。训练大型深度学习模型主要有两大方法：数据并行、模型并行。当单个GPU的内存可以完整容纳整个模型时，这是可实现数据并行的最简单的情况。但此时，模型训
研读王喆先生的《深度学习-推荐系统》第一章个人总结第一章详述重点：CF算法&SVD分解&正则化详解，略述LR，PLOY2，FM&FFM（单独详解），梯度下降（单独详解），GBDT+lr（集成学习单独详述），LS+PLM
@深度学习训练营（21天实战）笔记第一天第一章 房价预测数据：https://github.com/21-projects-for-deep-learning/MyBook环境：numpy pandas sklearn seaborn matplotlib tensorflow 全部通过pip安装1.数据预处理import pandas as pd #加载数据集#读取数据，数据必须放在根目录，否则
曾记否，2021年4月28日，为了更好地从事科研和学习，当时给所有读者群发了我在CSDN唯一的私信，感谢大家十年的陪伴，短暂消失，不负青春。当时也收到了很多博友的鼓励与祝福，感恩。转眼，部分重要的事情将要完成，作者的分享也将逐渐回归，仅以此文感谢读者十二年的陪伴和支持，感谢分享路上所有师长、家人、同学、朋友、博友和读者的陪伴及鼓励。同时，这篇文章将总结和归档作者这些年的博客专栏，并描述未来将要分享
