Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
Edaker
PaddleHub
提交
8c58ae2a
P
PaddleHub
项目概览
Edaker
/
PaddleHub
与 Fork 源项目一致
Fork自
PaddlePaddle / PaddleHub
通知
4
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
PaddleHub
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
8c58ae2a
编写于
9月 24, 2019
作者:
W
wuzewu
提交者:
GitHub
9月 24, 2019
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Update autofinetune.md
上级
6693de48
变更
1
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
1 changed file
with
1 addition
and
1 deletion
+1
-1
tutorial/autofinetune.md
tutorial/autofinetune.md
+1
-1
未找到文件。
tutorial/autofinetune.md
浏览文件 @
8c58ae2a
...
...
@@ -96,7 +96,7 @@ $ hub autofinetune finetunee.py --param_file=hparam.yaml --cuda=['1','2'] --pops
> `--tuning_strategy`: 设置自动优化超参策略,可选hazero和pshe2,默认为hazero
`NOTE`
*
Auto Fine-tune功能会根据popsize和cuda自动实现排队使用GPU,为了提高GPU利用率,建议卡数为刚好可以被popsize整除。如popsize=6,cuda=['0','1','2','3'],则每搜索一轮,Auto Fine-tune自动起四个进程训练,所以第5/6组超参组合需要排队一次,在搜索第5/6两组超参时,会存在两张卡出现空闲等待的情况,如果设置为3张可用的卡,且可以避免出现这种情况
。
*
进行超参搜索时,一共会进行n轮(--round指定),每轮产生m组超参(--popsize指定)进行搜索。每一轮的超参会根据上一轮的优化结果决定,当指定GPU数量不足以同时跑一轮时,Auto Fine-tune功能自动实现排队,为了提高GPU利用率,建议卡数为刚好可以被popsize整除。如popsize=6,cuda=['0','1','2','3'],则每搜索一轮,Auto Fine-tune自动起四个进程训练,所以第5/6组超参组合需要排队一次,在搜索第5/6两组超参时,会存在两张卡出现空闲等待的情况,如果设置为3张可用的卡,则可以避免这种情况的出现
。
## 四、目录结构
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录