分布式训练在神经网络中是什么?

分布式训练在神经网络中是什么?

模型检查点是在神经网络训练期间使用的一种技术,用于在特定点保存模型的状态,通常在每个时期结束时或在一定数量的迭代之后。这允许在训练中断的情况下从保存状态恢复模型,或者使用最佳执行模型恢复训练。

例如,在系统故障或时间限制的情况下,检查点可确保模型不需要从头开始训练。此外,根据验证性能保留模型的最佳版本以供以后评估或部署是有用的。

像TensorFlow和PyTorch这样的框架提供了内置的方法来在训练期间保存检查点,使实现这种技术变得更加容易。

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