DDPm训练中是有条件和无条件交替进行的吗？
2024-02-17 阅读 16
是的，DDPm（Distributed Data-Parallel training with mixed-precision）训练通常是有条件和无条件交替进行的。在有条件的阶段，模型参数会被缩放到较小的范围以减少数值溢出的风险，同时使用混合精度计算来提高训练效率。而在无条件的阶段，模型参数会被还原到原始范围，以便进行梯度更新和模型优化。这种交替的方式可以在保证训练效果的同时提高训练速度和效率。
更新于 2024年11月20日
