Защо моделът заема повече памет по време на обучение, отколкото при inference?

В етапа на обучение моделът заема повече памет по няколко причини:

1. Запазване на градиенти: По време на обучението е необходимо да се запазват градиентите за всеки параметър, за да се актуализират теглата чрез алгоритъма за обратно разпространение. В прилагането на inference градиентите не са необходими.

2. Промеждутъчни активации: За изчисляване на градиентите е необходимо да се запазят междинните стойности на активиранията на всички слоеве, което увеличава консумацията на памет.

3. Оптимизатори: Някои оптимизатори (като Adam) съхраняват допълнителни параметри, като моменти от първи и втори ред, което увеличава обема на паметта.

4. Данни за партиди: По време на обучение често се използват големи партиди данни, което също изисква допълнителна памет.

Обобщено, при inference моделът просто изпълнява директен проход, без да запазва градиенти и междинни стойности за обратно разпространение, което значително намалява консумацията на памет.