所谓的RNN不能并行到底指的什么？跟数据并行训练冲突吗？
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爱晚乏客游 2021-03-26 11:35关注类似流水线，上面的加工完才能到下面，而不能说同时加工同一个产品
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- 2021-03-26 10:12回答 2 已采纳 类似流水线，上面的加工完才能到下面，而不能说同时加工同一个产品
- 2022-11-10 21:32回答 1 已采纳 梯度爆炸或者梯度消失，你想想每个时刻都累加一点点，序列一长到后面是很可观的。这也是为什么会有LSTM出现的原因，就是为了解决长序列的问题
- 2021-05-24 22:51回答 1 已采纳 这个一般是根据任务特点而定的，不同的任务要根据这个任务的特点来选择网络结构。从你的问题描述，我猜测可能的情况是（以NLP任务为例）：1. 使用CNN对字向量进行卷积得到词向量，再将词向量输入到GRU中
- 2020-12-05 15:21weixin_39676979的博客 一方面，我们将为大家精心挑选和整理全球与运筹学、数据科学、机器学习、人工智能等领域相关的招聘职位。另一方面，我们也将翻译和转载国内外在该领域相关的求职干货。如果您有职位正在招人，如果您想推荐相关领域的...
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2020-05-31 21:21回答 1 已采纳 time_step 和input_size的乘积已经和你的一条语句的编码长度相同。 感觉应该是这样处理的，你可以参考一下： 编码后每条数据： [[0,0,0,1,1],[1,0,1,0,0],[
- 2019-04-06 15:23回答 1 已采纳 看你的数据是怎样的，如果每组数据之间在时序上独立，就不要reuse，否可可以use。简单来说，不用reuse，也就是不共享权值不会有什么大影响，但是错误用了它，会导致正确率不上升。
- 2021-07-12 11:41David-Chow的博客 该博客基于以下项目的开源代码进行分析： ...知乎《一个 Pytorch 训练实践 （分布式训练 + 半精度/混合精度训练）》 《Pytorch + Apex 训练流程记录》 《pytorch apex 混合精度训练和horovod分.
- 2021-11-18 22:10回答 1 已采纳 维度不匹配，具体情况没有更详细的代码和报错只能知道说模型的要求的大小是1，但是你变成了2
- 2023-01-10 17:13回答 1 已采纳 注意力机制在 RNN 中的应用是用来解决 RNN 在处理长序列时会遗忘早期信息的问题。在 SimpleRNN+attention 模型中，注意力机制通过计算每个时间步的输出和编码器的最终输出之间的相似
- 2017-11-06 17:58回答 1 已采纳 You can use tfgo to easily load into Go and use a trained tensorflow model: just export the traine
- 2022-09-25 09:51Sonhhxg_柒的博客 但是，相反，您可能会得到想要使用 OpenAI 的 GPT-3 引擎和 API 而没有开发的经理的反应。如果您专注于 OpenAI 的 GPT-3 引擎，但没有开发，您可能会遇到更喜欢 Hugging Face 的 AutoML API 的项目经理或客户。可能...
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2024-04-08 21:28大模型大数据攻城狮的博客 数据分区：合理设置数据的分区数量和大小，可以提高数据处理的并行度和效率。 缓存和持久化：对于重复使用的中间数据，可以使用缓存或持久化技术，将数据保存在内存或磁盘上，避免重复计算。 广播变量：对于小数据...
- 2023-10-23 09:55fanstuck的博客 对于人工智能工程师来说，搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事，其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU，关于很多硬件关联的深度...
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