深度学习训练和推理有何不同？

窈窕淑女` 2021-09-09 14:02:18

深度学习训练和推理有何不同？

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weixin_38498942 2021-09-09
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推理是将深度学习训练成果投入使用的过程。没有训练，就不可能会有推理。

科普 | 深度学习训练和推理有何不同？
要理解什么是的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可能要购买的鞋子等各种各样的应用。这种更快更高效的版本的神经网络可以基于其训练成果对其所获得的新数据进行「推导」，在人工智能领域，这个过程被成为“推理（inference）”。推理是将深度学习训练成果投入使用的过程。
推理 vs 训练 GPU 需求有何不同？
推理则更关注低延迟、高效能的计算，并倾向于使用低精度的模型来加速推理。#训练过程要求强大的并行计算性能、大显存和高能效的GPU。
主流的深度学习推理架构有哪些呢？
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【揭秘】AI训练与推理，究竟有何玄机？
在训练过程中，通常需要将数据划分为训练集和验证集，然后使用训练集来调整模型参数，最后使用验证集来评估模型的性能。训练是人工智能应用中的基础阶段，它是通过不断调整模型参数来提高模型的性能，使得模型可以更好地应对实际场景中的问题。推理是人工智能应用中的最后一个阶段，它可以将训练好的模型应用于实际场景中，以解决实际问题。所谓训练也就是通过给 AI 系统提供大量的数据，让它学习和理解这些数据中的模式和规律，从而提高它的性能和准确性。简单来说，推理是指在训练完成后，使用训练好的模型来处理新的数据或任务。
训练 vs 推理
训练和推理有何不同
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