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job kettle 执行多次_从零开始学K8s: 23.Job和CronJob

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为什么训练时测试准确率大幅度波动_你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库...

BigGan、Bert、GPT 2.0 等模型的出现似乎表明,DNN 模型越大,其准确率越高。但芯片内存的增长速度似乎无法满足这种“暴力美学”的需要。为此,谷歌提出并开源了一种新的方法——GPipe,利用管道并行化扩展 DNN 训练以克服这种局限。它可以让研究者轻松部署更多的加速器,以训练更大的模型,并在不调整超参数的前提下实现性能扩展。选自Google AI Blog,作者:Yanping Hu

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最大程度的提升投入产出比是现代社会梦寐以求的结果,而蓬勃发展的AI技术则让我们看到了希望。当AI被运用到语音识别中,就大幅提升了我们对文字信息的整理效率,由于工作需求这个我是拥有切身体会。以前参加产品发布会时,主办方会后反馈的会议速记多则2天,少则1天才能给到,在AI语音技术取得突破性进展之后,现在发布会结束后半小时,多则半天就能给到会议速记。显然,技术的进步给速记需求带来了一场革命。在诸多的语音

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