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23.224.180.1美国gia服务器定制设计您的网络线路优化
2020-04-14 18:01
23.224.180.1美国gia服务器定制设计您的网络线路优化,我开始考虑如何在美国高防服务器此过程中进行改进。经过更多研究,我意识到强大的防DDOS攻击可能是我追求的解决方案。
当我收到美国服务器NVIDIA强大的新型Tesla V100 GPU的评测单元时,出现了测试这样的GPU的机会,在使用GPU的两个星期之后,我学到了很多东西:有些是预期的,但有些完全是意外的。我决定来分享我所学到的知识,希望它能帮助其他正在开始深度学习并且对GPU能够为他们做些事情感到好奇的人。美国云服务器更令人兴奋的是,美国VPS服务器可作为我们美国专线服务器产品线的强大选择。
美国多线服务器重点介绍了卷积网络的训练性能,包括对有无GPU的处理速度和训练速度的观察和比较。例如,我将在工作站上的VirtualBox VM,没有GPU的美国cn2服务器以及装有Tesla的机器上展示CIFAR-10与猫和狗图像分类的深度卷积网络的性能比较。
在调整了网络的处理和训练速度之后,我致力于提高美国BGP服务器卷积网络的验证精度。我分享了对Venkatesh模型所做的更改,该更改将美国云主机的验证准确性从约80%提高到了94%。具有神经和深度学习网络术语的基础知识,例如验证准确性,卷积层等。如果尝试使用美国免备案服务器或类似的教程,则许多内容将更加清楚。
无论美国服务器代码是在VirtualBox VM上运行,还是在裸机CPU上运行并通过GPU运行,更改Keras代码中的这两个参数都会对训练速度产生重大影响。例如,使用VirtualBox VM,将worker增加到4,并将batch_size增加到64,可以将处理和训练速度从47图像/秒提高到64图像/秒。使用GPU,从默认值调整这些参数后,训练速度的收益大约是原来的3倍。
我很快意识到,为美国云高防服务器学习最大化GPU是一个挑战。使用原始的猫狗图像分类网络,GPU利用率在0%到10%之间徘徊。CPU利用率也徘徊在大约10%。实验不同的参数,甚至将图像美国存储服务器在RAM磁盘上,在GPU利用率和训练速度方面都没有显着差异。但是,在进行了进一步的研究之后,我了解到在训练开始之前瓶颈就在输入管道上,例如,读取,解压缩和增强图像,这是通过美国独立服务器CPU处理的。尽管如此,与没有GPU的裸机硬件相比,具有GPU的系统仍能产生4倍的处理和训练速度。
在增加猫狗网络的复杂性,将验证准确性从80%提高到94%,例如,增加网络深度之后,GPU利用率提高到了约50%。在改进的网络中,GPU上的图像处理和训练速度降低了约20%,而美国物理服务器CPU上的降低了约85%。在这个网络中,GPU上的处理和训练速度比CPU快23倍。
出于实验目的,我通过添加30多个卷积层创建了一个深度网络。我能够最大程度地提高美国主机GPU利用率至100%。有趣的是,处理和训练速度与采用GPU的改进的猫狗网络大致相同。另一方面,使用CPU,它只能在此深度网络上每秒处理约三张图像,这比使用GPU慢约100倍。
拥有功能强大的美国云防御服务器来训练深度学习网络非常有益,尤其是当人们认真考虑提高模型的准确性时。如果没有显着提高美国VPS主机的训练速度,则在尝试不同的网络体系结构和参数时,人们将不得不等待大量的时间来观察结果。这本质上将使该过程不切实际。

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