Search icon
ReadWrite
see notifications
Notifications
see more
    paint-brush
    Un aperçu du paysage des chargeurs de données : résultats numériques, suite. par@serialization
    123 lectures

    Un aperçu du paysage des chargeurs de données : résultats numériques, suite.

    par The Serialization Publication2m2024/06/04
    Read on Terminal Reader
    tldt arrow
    en-flagENru-flagRUtr-flagTRko-flagKOde-flagDEbn-flagBNes-flagEShi-flagHIzh-flagZHvi-flagVIpt-flagPTja-flagJA
    FR

    Trop long; Pour lire

    Dans cet article, les chercheurs soulignent que les chargeurs de données sont essentiels à l'amélioration de la formation en ML, en comparant les bibliothèques en termes de fonctionnalités, de convivialité et de performances.
    featured image - Un aperçu du paysage des chargeurs de données : résultats numériques, suite.
    The Serialization Publication HackerNoon profile picture
    0-item

    Auteurs:

    (1) Iason Ofeidis, Département de génie électrique et Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven {Contribution égale} ;

    (2) Diego Kiedanski, Département de génie électrique et Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven {Contribution égale} ;

    (3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, Californie, États-Unis, Département de génie électrique et Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven.

    Tableau des liens

    A. RÉSULTATS NUMÉRIQUES SUITE.

    Dans cette annexe, nous incluons une collection d’intrigues pour lesquelles nous n’avions pas de place dans les pages principales de l’article.


    Figure 11. Comparaison de l'impact de la taille des lots dans CIFAR10 avec un seul GPU.


    Figure 12. Comparaison de l'impact de la taille du lot en mode Random avec un seul GPU.


    Figure 13. Comparaison de l'impact de la taille des lots dans CoCo avec un seul GPU.


    Figure 14. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CIFAR10 avec un seul GPU.


    Figure 15. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans Random avec un seul GPU.


    Figure 16. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CoCo avec un seul GPU.


    Figure 17. Comparaison de l'impact de la taille des lots dans CIFAR10 avec plusieurs GPU.


    Figure 18. Comparaison de l'impact de la taille du lot dans Random avec plusieurs GPU


    Figure 19. Comparaison de l'impact de la taille des lots dans CoCo avec plusieurs GPU.


    Figure 20. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CIFAR10 avec plusieurs GPU


    Figure 21. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans Random avec plusieurs GPU.


    Figure 22. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CoCo avec plusieurs GPU.


    Figure 23. Comparaison de l'impact de la taille du lot dans CIFAR10 avec un seul GPU lors du filtrage.


    Figure 24. Comparaison de l'impact de la taille du lot en mode aléatoire avec un seul GPU lors du filtrage


    Figure 25. Comparaison de l'impact de la taille du lot dans CoCo avec un seul GPU lors du filtrage.


    Figure 26. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CIFAR10 avec un seul GPU lors du filtrage


    Figure 27. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans Random avec un seul GPU lors du filtrage.


    Figure 28. Comparaison de l'impact du nombre de travailleurs dans CoCo avec un seul GPU lors du filtrage.


    Cet article est disponible sur arxiv sous licence CC 4.0.


    Stellar
    L O A D I N G
    . . . comments & more!

    About Author

    The Serialization Publication HackerNoon profile picture
    The Serialization Publication@serialization
    We cover the most cutting edge academic research and expert blog posts on serialization. Also big fans of the Serial pod
    Read my stories

    ÉTIQUETTES

    purcat-imgscience #data-loaders #machine-learning #training-performance #deep-learning #data-loading #remote-storage #gpu-training #dataloading-libraries

    Languages

    hackernoon-top-storyEnglishhackernoon-zh中国人hackernoon-ko한국인hackernoon-frFrançaishackernoon-ja日本語hackernoon-esEspañolhackernoon-ptPortuguêshackernoon-trTürkçehackernoon-hiहिंदीhackernoon-ruРусскийhackernoon-deDeutschhackernoon-bnবাংলাhackernoon-viTiếng Việt

    CET ARTICLE A ÉTÉ PARU DANS...

    Read on Terminal Reader Terminal
    Read this story w/o Javascript Lite

    HISTOIRES CONNEXES

    Article Thumbnail
    ChatGPD Doesn't Exist: It's ChatGPT
    by limarc
    Jan 01, 1970
    #chatgpt
    Article Thumbnail
    The Journey From Creative Writer To Software Writer
    by oliveremeka
    Jan 01, 1970
    #writing-prompts
    Article Thumbnail
    Paris Blockchain Summit (PBS) Returns July 8th, 2022
    by hackernoonevents
    Jan 01, 1970
    #blockchain
    Join HackerNoonloading
    Latest technology trends. Customized Experience. Curated Stories. Publish Your Ideas