क्या PyTorch में कई GPU पर डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल चलाना एक बहुत ही सरल प्रक्रिया है?
PyTorch में कई GPU पर डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल चलाना एक सरल प्रक्रिया नहीं है, लेकिन प्रशिक्षण समय में तेजी लाने और बड़े डेटासेट को संभालने के मामले में यह अत्यधिक फायदेमंद हो सकता है। PyTorch, एक लोकप्रिय गहन शिक्षण ढांचा होने के नाते, कई GPU में गणना वितरित करने के लिए कार्यक्षमता प्रदान करता है। हालाँकि, एकाधिक GPU की स्थापना और प्रभावी ढंग से उपयोग करना
वितरित प्रशिक्षण में डेटा समानता कैसे काम करती है?
डेटा समानता एक तकनीक है जिसका उपयोग प्रशिक्षण दक्षता में सुधार और अभिसरण में तेजी लाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के वितरित प्रशिक्षण में किया जाता है। इस दृष्टिकोण में, प्रशिक्षण डेटा को कई विभाजनों में विभाजित किया जाता है, और प्रत्येक विभाजन को एक अलग गणना संसाधन या कार्यकर्ता नोड द्वारा संसाधित किया जाता है। ये वर्कर नोड्स समानांतर में काम करते हैं, स्वतंत्र रूप से ग्रेडिएंट की गणना करते हैं और अपडेट करते हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में और कदम, क्लाउड में वितरित प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा