短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...长期训练制度 在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...在这种情况下，由于训练将花费很长的时间，所以减少检查点的次数是很常见的，但是需要维护更多的检查点。 哪种制度适合我? 这些不同策略之间的折衷是要保持频率和检查点文件的数量。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):...恢复一个PyTorch检查点 为了恢复一个PyTorch检查点，我们必须在训练前加载我们需要的权重和元信息。
而当模型参数量大到一定程度的时候，研究人员也在考虑如何在缩小模型的情况下，保持性能不变。...与之前的方法相比，新提出的方法在更低级别上执行搜索，在Tensorflow 程序的原语上定义和搜索 Transformer。...换句话说，输入和输出embedding矩阵本身以及输入预处理和权重优化不在这个程序的任务范围内。...这些架构搜索工作的明确目标是在优化效率时减少训练或推理步骤时间，在搜索过程中，可以发现将步长时间增加一倍、采样效率提高三倍是一个不错的修改方案，因为它最终使模型架构的计算效率更高。...例如，在 500M 的参数大小下，Primer 在 C4 自回归语言建模上改进了原始 T5 架构，将训练成本降低了 4 倍。
稠密权重矩阵（左）和块稀疏权重矩阵（中）的可视化，其中空白部分表示权重为零。 这个内核允许在完全连接层和卷积层中有效地使用块稀疏权重（如上所示）。...在这个块级别中，稀疏模式是完全可配置的。由于内核计算时跳过值为零的块，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是与输入或输出特征的数量成正比。存储参数的成本也只与非零权重的数量成比例。 ?...用稀疏内核代替常规的二维卷积核，在加深网络的同时保持超参数的其余部分不变，导致每维的位数从2.92降低到2.90，现在这个数据集的最新技术水平。 研究方向 这里我们列出一些对未来研究的建议。...神经网络中的大部分权重可以在训练结束后修剪。如果推理时这种修剪与这些内核一起使用能节省多少执行的时间？ 在生物大脑中，除了连接强度之外，网络的部分稀疏结构在成长过程中就已确定。...那么，稀疏层使得训练具有大量权重矩阵的模型成为可能，而且与其较小的稠密网络相同数量的参数和相同的计算成本。那么应用在哪些领域将对性能产生最大的影响？
稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。 ? 基于生成式密集和稀疏模型提取的特征训练的线性模型的情感分类结果。...未来研究方向 神经网络中的多数权重在训练结束后都可以剪枝。如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？...在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。人造神经网络中是否也能有类似的做法呢，就是不仅通过梯度学习连接权重，同时还学习最优的稀疏结构？
稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...计算内核 密集权重矩阵（左）、稀疏块权重矩阵（中）的示意图。白色的区域意味着权重矩阵中对应的位置是0 这个计算内核可以让全连接和卷积层高效地利用稀疏块权重。...相比 OpenAI 此前一些实验中只在短句上有好的表现，这次在长句中也显示出了有潜力的结果。 基于生成式密集和稀疏模型提取的特征训练的线性模型的情感分类结果。...未来研究方向 神经网络中的多数权重在训练结束后都可以剪枝。如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？...在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。人造神经网络中是否也能有类似的做法呢，就是不仅通过梯度学习连接权重，同时还学习最优的稀疏结构？
稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显的不同，就是其中的很多值都是零。稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...训练后的网络在文本生成建模、半监督情感分类上都有更好的表现。 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。...OpenAI 的研究人员们在用于 CIFAR-10 的 PixelCNN++ 模型上做了一个简单的修改，把正常的 2D 卷积核换成了稀疏核，同时把网络变得更深的同时保持其它的超参数不变。...神经网络中的多数权重在训练结束后都可以剪枝。如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？...在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。人造神经网络中是否也能有类似的做法呢，就是不仅通过梯度学习连接权重，同时还学习最优的稀疏结构？
重要的是，该研究提倡在相对较少数据上训练大型模型，将其作为计算最优方法。 基于这些，研究者在增加参数量的同时保持每个示例的 FLOP 不变。...所以，研究者通过设计一个稀疏激活的模型来实现这一目标，该模型能够高效地利用 GPU 和 TPU 等为稠密矩阵乘法设计的硬件。 在分布式训练设置中，模型的稀疏激活层在不同设备上分配唯一的权重。...所以，模型权重随设备数量的增加而增加，同时在每个设备上保持可管理的内存和计算空间。 Switch Transformer 的编码器块如下图 2 所示： ?...从中可以观察到一个趋势：在保持每个 token 的 FLOPS 不变时，拥有更多的参数（专家）可以提高训练速度。 ? 基于时间的可扩展性 如上图 4 所示，随着专家数量的增加，模型的性能会不断提升。...在结合这三种方法时，如何平衡 FLOPs、通信成本和每个核心的内存变得非常复杂。
密集层（左）可由宽而稀疏的层（中）或者深而稀疏的层（右）替代，并同时近似地保持计算时间。 与密集权重矩阵相反，稀疏权重矩阵具有大量为零的项目。...稀疏权重矩阵作为模型的构建模块很有吸引力，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成比例。...密集权重矩阵（左）和块稀疏（中）权重矩阵的可视化，其中白色代表零值权重。 内核允许在全连接层和卷积层高效地使用块稀疏权重（如上所示）。...在块的层面上，稀疏性模式是完全可配置的。由于内核跳过零值块的计算，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是输入/输出特征的数量。存储参数的成本也只与非零权重的数量成正比。 ?...用稀疏内核替代了常规的 2D 卷积核，同时增加网络深度，但保持其它超参数不变，使每个维度占用的比特数从 2.92 下降到 2.90，达到了在该数据集上的当前最佳。
在开发Switch Transformer时，谷歌研究人员力求最大程度地增加参数数量，同时保持每个训练示例和相对少量的数据训练的FLOPS数量不变。...正如研究人员在一篇详细介绍他们研究成果的论文中所指出的，大规模训练是获得强大模型的有效途径。 尽管在大数据集和参数支撑下的简单的架构可以超越一些复杂的算法，然而，高效的大规模训练和密集的计算是关键。...Switch Transformer的编码器块图示 研究者利用Mesh-TensorFlow（MTF）库来训练模型，从而利用高效分布式数据和模型并行性。...在分布式训练设置中，他们的模型将不同的权重分配到不同的设备上，这样权重就会随着设备数量的增加而增加，但是每个设备却可以管理设备的内存和计算足迹。 ?...这些模型在一系列不同的自然语言任务和不同的训练机制中，包括预训练、微调和多任务训练，都表现出色。 这些进步使得使用数千亿到万亿参数训练模型成为可能，相对于密集的T5基准，这些模型可以实现显著的加速。
但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。 结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...很明显，批量标准化显著加快了深度网络的训练。如果没有批量标准化，随着每个后续层的增加，训练步骤的数量都会增加，但使用它后，训练步数几乎保持不变。
在开发Switch Transformer时，谷歌研究人员力求最大程度地增加参数数量，同时保持每个训练示例和相对少量的数据训练的FLOPS数量不变。...正如研究人员在一篇详细介绍他们研究成果的论文中所指出的，大规模训练是获得强大模型的有效途径。 尽管在大数据集和参数支撑下的简单的架构可以超越一些复杂的算法，然而，高效的大规模训练和密集的计算是关键。...Switch Transformer的编码器块图示 研究者利用Mesh-TensorFlow（MTF）库来训练模型，从而利用高效分布式数据和模型并行性。...在分布式训练设置中，他们的模型将不同的权重分配到不同的设备上，这样权重就会随着设备数量的增加而增加，但是每个设备却可以管理设备的内存和计算足迹。...这些模型在一系列不同的自然语言任务和不同的训练机制中，包括预训练、微调和多任务训练，都表现出色。 这些进步使得使用数千亿到万亿参数训练模型成为可能，相对于密集的T5基准，这些模型可以实现显著的加速。
也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。 另请参阅早停法。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。 模型函数 (model function) Estimator 中的函数，用于实现机器学习训练、评估和推断。...请注意，并非总是希望旋转不变；例如，倒置的“9”不应分类为“9”。 另请参阅平移不变性和大小不变性。 S SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...静态模型 (static model) 离线训练的一种模型。 平稳性 (stationarity) 数据集中数据的一种属性，表示数据分布在一个或多个维度保持不变。
像批规范化那样，我们同样也给每个神经元自身的适应偏差 bias 和增益 gain，这两个东西在规范化后非线性变换前使用. 和批规范化不同的是，层规范化在训练和测试时执行同样的计算....在层规范化 RNN 中，规范化项会使得模型对所有求和输入的重整化操作保持不变，这可以得到更加稳定的隐藏层之间的动力特性. 4 相关工作 批规范化技术此前已经被扩展到了 RNN 上 [Laurent et...所以它和其他方法相比有着独特的不变性，这个在后面再详解. 5 分析 这里是对不同规范化方法的不变形的比对. 5.1 权重和数据变换的不变性 层规范化和批规范化技术及权重规范化技术相关....注意，对层规范化和批规范化，μ 和 σ 通过方程 (2) 和 (3) 计算得出. 在权重规范化中， μ 为 0 和 σ = ||w||2. ?...从上表 1 中我们可以看到不同的规范化方法的不变性情况. ? 5.2 学习中的参数空间几何特性 前面讲完了模型预测在重中心定位和重比例下的不变性.
本文的内容分为以下几节： 函数和神经网络中的“非重要性”概念 修剪训练好的神经网络 代码片段和不同模型之间的性能比较 现代修剪技术 最后的想法和结论 （我们将讨论的代码段将基于TensorFlow模型优化工具包...在上面的函数中，我们在RHS上有两个术语：x和x²。系数分别为1和5。在下图中，我们可以看到，当第一个系数被改变时，函数的行为不会发生太大变化。 ?...我们将应用修剪计划，以在整个训练过程中保持稀疏程度不变（由开发人员指定）。...方法2：随机初始化网络，通过从头开始训练来修剪网络 在这种情况下，除了我们不是从一个已经训练的网络开始，而是从一个随机初始化的网络开始，一切都保持不变。 ? 绿线对应于从头开始实验的修剪。...我想在此领域中探索的其他一些想法是： 如果我们可以在训练和再训练带有修剪功能的网络时使用区分性的修剪时间表，该怎么办？ 当进行幅度修剪时，Zhou等人。
梯度消失问题本质上是用反向传播的方式对权值参数进行更新时梯度过小，在一个深度神经网络中，连乘多次梯度呈现指数衰减，导致靠近输入层的权值参数更新缓慢或者更新停止；而梯度爆炸问题本质上用反向传播的方式对权值参数进行更新时候梯度过大...而为了训练过程中参数能够比较好地去更新，需要一种合理的初始化参数的方式，使得每一层激活函数的输出的方差不变，而这也是Xavier初始化的主要思想。...对于Vavier初始化的基本思想是希望激活的平均值为0且激活的方差在每层保持不变。...： 同样，也有 所以，最终： 为了保持方差在各层间保持不变，即，所以： 如果反向和正向综合考虑的话: ?...当激活函数为ReLU函数时，用Xavier方法作为权重的初始化，它的表现效果并不是很好（见图左），这是因为在ReLU网络中，每一层有一半的神经元被激活，另一半为0（当输入小于0时），所以如果要保持方差不变
二、优化平台的主要框架 从性能优化方法论的角度，无论是自动优化还是手动优化，主要关注以下两大方向： 降低算法复杂度：可通过调整或简化模型结构，或者保持结构不变，改进算法实现效率； 充分发挥软硬件性能：模型结构和算法不变...量化的方式也包含多种，训练后量化（PTQ post training quantization），训练时量化（QAT，quantization aware traning）等。...4.2.3 模型剪枝 剪枝的主要思想是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再对网络进行微调；方法简单，压缩效果可控，但是在剪枝粒度和方法选择需要认为定义规则，而且非结构化的剪枝效果需要依赖于硬件平台实现...论文中提出利用channel进行剪枝，实验如下：在超分辨率的实验中，考虑在原始模型中加入batch_normal层，然后对batch_nomal的α值做正则化，最后利用该值作为依据进行剪枝，对训练好的模型中的...训练，剪枝效果明显，模型大小减少到原来的1/4，精度不变的前提下，加速比可达4倍。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...但是在实际的神经网络中使用的时候，我发现这样修改后，虽然loss的数值一直在变化，可是优化后的结果几乎是保持不变的，这就存在问题了。...更新网络时出现Nan值更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下：InvalidArgumentError...最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。 ? 在拍照时，常常因为手抖或补光不足，导致拍出的照片很模糊。...DeblurGAN模型是一个对抗神经网络模型，由生成器模型和判别器模型组成。 生成器模型，根据输入的模糊图片模拟生成清晰的图片。 判别器模型，用在训练过程中，帮助生成器模型达到更好的效果。...在使用时，需要将判别器模型的权重固定，让生成器模型不断地调整权重。具体可以参考《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书10.2.10小节代码。...提示： 在TensorFlow中，默认的图片尺寸顺序是“高”在前，“宽”在后。...之后，将该模型的权重设置成不可训练（见代码第71行）。这是因为，在训练生成器模型时，需要将判别器模型的权重固定。只有这样，在训练生成器模型过程中才不会影响到判别器模型。
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