Proč model během tréninku zabírá více paměti než při inferenci?
sobes.tech AI
Odpověď od AI
V fázi učení model používá více paměti z několika důvodů:
-
Uložení gradientů: Během učení je nutné ukládat gradienty pro každý parametr, aby bylo možné aktualizovat váhy pomocí algoritmu zpětné propagace. Při inferenci nejsou gradienty potřeba.
-
Meziprodukty aktivací: Pro výpočet gradientů je třeba ukládat mezivýsledky aktivací všech vrstev, což zvyšuje spotřebu paměti.
-
Optimalizátory: Některé optimalizátory (například Adam) ukládají další parametry, jako jsou momenty prvního a druhého řádu, což zvyšuje objem paměti.
-
Dáta dávky: Během učení se často používají velké dávky dat, což také vyžaduje další paměť.
Stručně řečeno, při inferenci model jednoduše provádí přímý průchod, neukládá gradienty ani mezivýsledky pro zpětnou propagaci, což výrazně snižuje spotřebu paměti.