CUDA-MODE课程笔记 第6课: 如何优化PyTorch中的优化器
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课程内容涉及多个关键点，以提升PyTorch优化器的性能。首先，课程通过图表展示运行时间和内存使用之间的权衡，为优化策略提供基础背景。接着，课程详细介绍了"水平融合优化器"（horizontally fused optimizer）概念，说明通过融合循环操作，可以减少优化器实现中的重复计算，提高效率。课程进一步讲解了在CUDA编程中...
Linux SCADAForceSCADA是力控科技信创产品的重要组成部分，具备完全自主知识产权，支持部署在Linux桌面版、服务器版、嵌入式等系统架构下。使用ForceSCADA可以搭建创新性高、扩展性佳、融合度强的SCADA平台，进而构建高效、智能化的监控中心，先进、灵活的...
CUDA-MODE 课程笔记 第四课: PMPP 书的第4-5章笔记PyTorch程序的时间分配和优化建议在第5章中被讨论。内存访问作为性能瓶颈的问题在Slides中被讨论。GeLU fuse前后执行时间对比的例子展示了融合所有elementwise操作的有效性。使用CUDA手动编写的fuse cuda kernel示例展示。内存访问和计算在图像处理中的性能影响在Slides中被讨论。通过使用缓存分配器，"out"函数分...
【5】过拟合处理的一些技巧对于L2-regularization来说,PyTorch有直接API接口可以直接使用,比较的方便,而L1-regularization需要人为进行添加。#L2-regularization的使用参考device=torch.device('cuda:0')net=MLP().to(device)#其实就是添加了一个参数weight_decay=0.01optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)cri...
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