Table of Contents
বড় নিউরাল নেটওয়ার্কের স্মৃতি বুঝতে পারা প্রয়োজন ও প্রশিক্ষণ দেওয়া অপরিহার্য । এই প্রবন্ধটি ব্যাখ্যা করে যে, নেচারাল নেটওয়ার্ক মডেল দ্বারা কীভাবে স্মৃতি হিসাব করা যায় ।
মেমরির অংশ
মোট মেমরির পায়ের ছাপের মধ্যে অনেকগুলো অংশ রয়েছে: মডেল পরামিতি, হার, কোপার, শর্করা এবং অস্থায়ী বাফার ।
ক্যালকুলেটরের পরামিতির মেমরি
প্রধান উত্পাদক হল মডেলের পরামিতির মাপ। হিসাব করতে এই সংখ্যাটিকে প্রতিটি পরামিতির আকারের আকারে বৃদ্ধি করা হয়, সাধারণত ৩২ বিট ভাসমান সংখ্যার জন্য ৪ বাইট।
উদাহরণস্বরূপ, ১০০ মিলিয়ন পরামিতি সহ একটি মডেলকে কেবল সংরক্ষণের জন্য মাত্র ৪০০ মেগাবাইট মেমরির প্রয়োজন হবে।
অন্যান্য মেমরি বিবেচনা করা হচ্ছে
এ ছাড়া, টরেন্টস্ সাধারণত সেই একই আকারের সমান, যা স্মৃতিকে প্রয়োজনের সঙ্গে যুক্ত করে ।
সক্রিয় এবং আন্তঃপ্রজেক্ট গণকতাগুলো সক্রিয় করার জন্য অস্থায়ী বাফারগুলো সম্পূর্ণ স্মৃতি ব্যবহার করে, বিশেষ করে বড় ব্যাচের স্থাপত্যের জন্য।
মোট মেমরি ব্যবহার করা হচ্ছে
পুরো মেমরির পায়ের ছাপ, বেয়ার, কোপার, এবং অস্থায়ী বাফারের স্মৃতিকে সারাংশ করুন ।
- মডেল পরামিতি
- গ্রেডিয়েন্ট (গ)
- অর্গানাইজার বিবৃতি
- বাফার
- ইন্টারভিটিলName