【模型复现】基于RNN优化的并行计算模型-SRU的快速复现「极链AI云」

2024-04-17 06:56:17

【模型复现】基于RNN优化的并行计算模型-SRU的快速复现「极链AI云」

极链AI云注册链接
关注极链AI云公众号，学习更多知识！

文章目录

【模型复现】基于RNN优化的并行计算模型-SRU的快速复现「极链AI云」
一、模型详情
- 1.1 模型简介：
- 1.2 关键词：
- 1.3 应用场景：
- 1.4 结构：
- 1.5 论文地址：
- 1.6 模型来源：
二、效果展示
三、平台环境准备
- 3.1 打开极链AI云平台
- 3.2 点击模型
- 3.3 选择并创建实例
- 3.4 使用jupyterlab连接
四、模型复现
- 4.1 环境配置
- 4.2 模型推断
- 4.3 模型训练
- 4.4 模型测试

一、模型详情

1.1 模型简介：

RNN模型在机器翻译，语言模型，问答系统中取得了非凡的成就，由于RNN的结构，当前的层输入为前一层的输出，所有RNN比较适合时间序列问题，但也正是由于这种串行结构，限制了RNN模型的训练速度，与CNN相比，RNN并不能进行并行化处理。而SRU网络结构的提出就是为了解决这个问题，SRU(simple recurrent units)将大部分运算放到进行并行处理，只是将有具有小量运算的步骤进行串行。

1.2 关键词：

并行运算

1.3 应用场景：

图像分类

1.4 结构：

1.5 论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1709.02755.pdf

1.6 模型来源：

https://github.com/DLHacks/SRU

二、效果展示

效果仅供参考

下面就是该模型的具体复现流程

三、平台环境准备

3.1 打开极链AI云平台

极链AI云

3.2 点击模型

3.3 选择并创建实例

进入模型列表，选择SRU模型

选择使用的显卡，此处以RTX 2080 ti为例

选择模型及镜像

点击下一步创建即可

3.4 使用jupyterlab连接

四、模型复现

4.1 环境配置

进入jupyterlab后，可以看见模型使用文档

点击左上角“+”，打开终端界面

在终端中执行以下代码，完成环境配置

cd ../..
# 进入根目录
cp -r /datasets/MNIST ../../user-data
# 将复现所需的公开数据集复制到指定文件夹下
cp -r modelsets/model_SRU ../../user-data
# 将复现所需的预训练权重文件复制到指定文件夹下

4.2 模型推断

在终端，进入root/SRU（默认）路径下，运行以下命令：

python interface.py

推断过程需要约3分钟

4.3 模型训练

在终端，进入root/SRU（默认）路径下，运行以下命令：

python train.py

训练需要约4小时（基于RTX 2080 Ti）

4.4 模型测试

在终端，进入root/SRU（默认）路径下，运行以下命令：

python test.py

测试需要约3分钟

以上就是SRU模型复现的全部流程，该模型在极链AI云官网已上架，同时极链AI云还拥有其他热门模型，简单步骤即可实现复现。

快点击极链AI云来尝试一下吧

【模型复现】基于RNN优化的并行计算模型-SRU的快速复现「极链AI云」相关推荐

极链AI云丨高速优化NLP模型OenNMT的快速复现
高速优化NLP模型OenNMT的快速复现极链AI云关注极链AI云公众号,学习更多知识! 目录高速优化NLP模型OenNMT的快速复现一.模型详情 1.模型简介 2.关键词 3.应用场景 4.模 ...
极链AI云丨图像转换代表作CycleGAN快速复现
图像转换代表作CycleGAN快速复现极链AI云关注极链AI云公众号,学习更多知识! 目录图像转换代表作CycleGAN快速复现一.模型详情 1.模型简介 2.关键词 3.应用场景 4.模型结 ...
用gpu跑_免费用GPU跑深度学习模型——如何获得极链AI云A100显卡
如果你刚开始接触深度学习,还没准备好买什么显卡,那么你唯一的选择就是按需付费的GPU租赁服务.虽然很多平台都提供GPU显卡的体验,但数量有限,时间限制也很大,反正我去了几次都没用上.更重要的是,性能限 ...
可视化神经机器翻译模型（基于注意力机制的Seq2seq模型）
可视化神经机器翻译模型(基于注意力机制的Seq2seq模型) 序列到序列模型是深度学习模型,在机器翻译.文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大的成功.谷歌翻译在2016年底开始在生产中使用这样的模型 ...
R语言构建文本分类模型并使用LIME进行模型解释实战：文本数据预处理、构建词袋模型、构建xgboost文本分类模型、基于文本训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个测试语料的预测结果并可视化
R语言构建文本分类模型并使用LIME进行模型解释实战:文本数据预处理.构建词袋模型.构建xgboost文本分类模型.基于文本训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个测试语料的预测结果并可视化目录
机器学习笔记之概率图模型(四)基于贝叶斯网络的模型概述
机器学习笔记之概率图模型--基于贝叶斯网络的模型概述引言基于贝叶斯网络的模型场景构建朴素贝叶斯分类器混合模型基于时间变化的模型特征是连续型随机变量的贝叶斯网络动态概率图模型总结引言 ...
基于RNN实现古诗词生成模型
我们知道,RNN(循环神经网络)模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判.而LSTM(长短时记忆网络)模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息. 在此,我们根据上述预判模型来进行古诗词 ...
［Linux］生产者消费者模型（基于BlockQueue的生产者消费者模型 | 基于环形队列的生产者消费者模型 | 信号量）
文章目录生产者消费者模型函数调用角度理解生产者消费者模型生活角度理解生产者消费者模型为什么要使用生产者消费者模型生产者消费者模型优点 321原则基于BlockingQueue的生产者消费者 ...
基于matlab/simulink同步发电机电路模型仿真,基于MATLAB_SIMULINK同步发电机电路模型仿真.pdf...
第 18 卷第 3 期青岛大学学报 Vol . 18 No . 3 2 0 0 3 年 9 月 JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY Sep . 2 0 0 3 ( ...

最新文章

热门文章