inplace_abn
バッチ正規化と活性化を組み合わせ、深層学習の学習時のメモリを節約する層です。同じ環境でより大きなモデルやバッチを扱えます。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス: BSD-3-Clause
概要
In-Place Activated BatchNorm(InPlace-ABN)は、深層ネットワークの学習に必要なメモリを減らすPyTorchのレイヤーです。バッチ正規化とその後の活性化を1つのインプレース演算として扱い、中間バッファを必要に応じて破棄または再計算します。READMEでは、ResNetやResNeXt、Wider ResNetなどで最大50%のメモリ削減が報告されています。ImageNet学習スクリプトとセグメンテーションの推論コードも含みます。
主な特長
- バッチ正規化と活性化を1つのインプレース演算に統合
- 最新アーキテクチャで最大50%のメモリ削減を報告
- 論文のImageNet結果を再現する学習スクリプト
- Mapillary Vistasモデルによる意味的セグメンテーション推論
こんな人・用途に
大規模ネットワークの学習でGPUメモリ不足に悩み、同じ環境でより大きなモデルやバッチを使いたい人向けです。
- アップストリーム
- mapillary/inplace_abn
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/inplace_abn
- アップストリームのスター数
- 1.3k
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- 言語
- Python
- ライセンス
- BSD-3-Clause
- フォーク日
- 2020-12-05
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-20
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