西安电子科技大学焦李成:AI发展,人才培养首当其冲

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本文转载自 机器之心 · 大数据文摘

9月8日,以“人工智能:技术创新与社会影响”为主题的百千万人才工程创新大讲堂在京开幕。中国科学院副院长相里斌、人力资源社会保障部副部长汤涛出席活动。中国科学院院士、中科院自动化所智能感知与计算中心主任谭铁牛、中国科学院院士陈霖分别发表主旨报告。

其中,就人工智能人才培养的探索,来自西安电子科技大学的焦李成教授发表看法。

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

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前言

亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了!

torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58

想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一。

OUT OF MEMORY,显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量,然后程序奔溃了。怎么办,其实办法有很多,及时清空中间变量,优化代码,减少batch,等等等等,都能够减少显存溢出的风险。

但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础,如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小,想必知道了这一点,我们对自己显存也就会得心应手了。

{
本文转载自:Oldpan的个人博客
浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小(https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory)
}

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文因互联 CEO 鲍捷:确保搞砸人工智能项目的十种方法

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本文转载自机器之心

做成一件事儿不容易,而坑恒在。

鲍捷博士于5月10日在将门创投的线上 talk 中盘点了人工智能项目的大坑小坑,选出了看上去非常反常识的十个经典坑

这是一篇大实话合集,但别绝望,最后将会放出从二十年踩坑经验中总结出的彩蛋,共勉。

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谷歌开发者机器学习词汇表:纵览机器学习基本词汇与概念

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选自Google Developers

机器之心编译
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。本文由浙江大学博士生杨海宏推荐,他的研究方向为知识图谱问答。
机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology

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【伪科学争议】谷歌研究员两万字批驳上交大用深度学习推断犯罪分子

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不久前, 上海交通大学的两位研究者发布了一项题为“利用脸部照片自动推断犯罪性”的研究,利用基于有监督的机器学习的方法,根据人的脸部特征预测一个人是否有犯罪倾向,“准确率接近90%”。该研究在国内外引起了广泛的争议。近日,谷歌的几名研究员撰文对这一研究进行了批驳,回顾了机器学习技术的底层运作方式和技术细节,并探讨机器学习等先进技术在融入现实中所遇到的难题和挑战。

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