用于训练深度学习模型的GPU功能强大但价格昂贵。为了有效利用GPU,开发者需要一个高效的数据管道,以便在GPU准备好计算下一个训练步骤时尽快将数据传输到GPU。使用Ray可以大大提高数据管道的效率。
1、训练数据管道的结构
首先考虑下面的模型训练伪代码。
for step in range(num_steps):
sample, target = next(dataset) # 步骤1
train_step(sample, target) # 步骤2
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0用于训练深度学习模型的GPU功能强大但价格昂贵。为了有效利用GPU,开发者需要一个高效的数据管道,以便在GPU准备好计算下一个训练步骤时尽快将数据传输到GPU。使用Ray可以大大提高数据管道的效率。
首先考虑下面的模型训练伪代码。
for step in range(num_steps):
sample, target = next(dataset) # 步骤1
train_step(sample, target) # 步骤2
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