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小殊小殊
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4天前
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Deephub
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4天前
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博文
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大数据与机器学习
Transformers 加速的一些常用技巧
Transformers架构因自注意力机制面临训练过程中的内存不足和GPU限制问题,主要源于大量参数、自注意力计算的高复杂度以及激活状态存储。为解决这些问题,常用策略包括:固定长度填充(使用注意力掩码处理填充部分)、动态填充(每批内序列长度相同)和等长匹配(按序列长度分组批量处理),以及自动混合精度(AMP)训练,通过float16降低内存使用和加速计算。尽管如此,大型模型仍可能需要高性能GPU支持。
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LabVIEWL实现鸟巢等大型结构健康监测
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布客飞龙
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4天前
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每个程序员都应该知道的 40 个算法(四)(1)
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LabVIEW硬件在环仿真模拟电路故障分析和特征提取
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LabVIEW开发图像采集和图像处理程序
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