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    Data-Loader 환경 개요: 수치 결과 계속. ~에 의해@serialization
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    Data-Loader 환경 개요: 수치 결과 계속.

    ~에 의해 The Serialization Publication2m2024/06/04
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    KO

    너무 오래; 읽다

    이 문서에서 연구자들은 ML 훈련을 개선하고 라이브러리의 기능, 유용성 및 성능을 비교하는 핵심 요소로 데이터로더를 강조합니다.
    featured image - Data-Loader 환경 개요: 수치 결과 계속.
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    저자:

    (1) Iason Ofeidis, 뉴헤이븐 소재 예일대학교 전기공학과 및 예일 네트워크 과학 연구소 {동등 기여};

    (2) Diego Kiedanski, 뉴헤이븐 소재 예일대학교 전기공학과 및 예일 네트워크 과학 연구소 {동등 기여};

    (3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA, 전기 공학과, Yale University, New Haven의 네트워크 과학 연구소.

    링크 표

    A. 수치 결과(계속)

    이 부록에는 기사의 핵심 페이지에 공간이 없었던 플롯 모음이 포함되어 있습니다.


    그림 11. 단일 GPU를 사용하는 CIFAR10에서 배치 크기의 영향을 비교합니다.


    그림 12. 단일 GPU를 사용하여 무작위 배치 크기의 영향을 비교합니다.


    그림 13. 단일 GPU를 사용하는 CoCo에서 배치 크기의 영향을 비교합니다.


    그림 14. 단일 GPU를 사용하는 CIFAR10의 작업자 수에 따른 영향 비교.


    그림 15. 단일 GPU를 사용하여 Random의 작업자 수가 미치는 영향을 비교합니다.


    그림 16. 단일 GPU를 사용하는 CoCo의 작업자 수의 영향 비교.


    그림 17. 여러 GPU를 사용하는 CIFAR10에서 배치 크기의 영향을 비교합니다.


    그림 18. 여러 GPU를 사용하여 무작위 배치 크기의 영향 비교


    그림 19. 여러 GPU를 사용하는 CoCo에서 배치 크기의 영향을 비교합니다.


    그림 20. 다중 GPU를 사용하는 CIFAR10의 작업자 수에 따른 영향 비교


    그림 21. 여러 GPU를 사용하여 Random의 작업자 수에 따른 영향 비교.


    그림 22. 여러 GPU를 사용하는 CoCo의 작업자 수에 따른 영향 비교.


    그림 23. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하는 CIFAR10의 배치 크기 영향 비교.


    그림 24. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하여 Random의 배치 크기 영향 비교


    그림 25. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하는 CoCo의 배치 크기 영향 비교.


    그림 26. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하는 CIFAR10의 작업자 수에 따른 영향 비교


    그림 27. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하여 Random의 작업자 수가 미치는 영향을 비교합니다.


    그림 28. 필터링하는 동안 단일 GPU를 사용하는 CoCo의 작업자 수에 따른 영향 비교.


    이 문서는 CC 4.0 라이선스에 따라 arxiv에서 볼 수 있습니다.


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