Miks mudel kasutab treeningu ajal rohkem mälu kui inferentsi ajal?

Treeninguetapis kasutab mudel mitmel põhjusel rohkem mälu:

1. Gradientide salvestamine: Treeningu ajal on vaja salvestada iga parameetri gradient, et uuendada kaalu tagasi levitamise algoritmi abil. Inferentsi ajal gradientid ei ole vajalikud.

2. Vaheaktivatsioonid: Gradientide arvutamiseks on vaja salvestada kõigi kihtide vaheaktivatsioonide väärtused, mis suurendab mälu kasutust.

3. Optimeerijad: Mõned optimeerijad (näiteks Adam) salvestavad täiendavaid parameetreid, nagu esimese ja teise järgu momendid, mis suurendab mälu mahtu.

4. Partii andmed: Treeningu ajal kasutatakse sageli suuri partii andmeid, mis samuti nõuab täiendavat mälu.

Kokkuvõttes, inferentsi ajal teeb mudel lihtsalt otse edasi, ilma gradientide ja vaheväärtuste salvestamiseta, mis oluliselt vähendab mälu kasutust.