现在看到各种操作系统很火;领导一声支持;只要与操作系统搭边的股票就疯涨,市值就飙升;红红火火,好不热闹!有时候忍不俊一笑,在这个懒人的社会里;你这样随随便便发明一个操作系统就能成功的嘛?要知道现在微软都不支持XP了,还有2亿人在使用XP;这是什么概念,一部分人是懒的换,还有一部分是深深的喜欢 ...
参考:为什么深度学习需要使用GPU 笔记: 多核并行:GPU最早是用于图形渲染 计算,多核并行提高渲染速度 计算类型简单统一:CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的 相互无依赖的大规 ...
2021-10-08 19:40 0 236 推荐指数:
现在看到各种操作系统很火;领导一声支持;只要与操作系统搭边的股票就疯涨,市值就飙升;红红火火,好不热闹!有时候忍不俊一笑,在这个懒人的社会里;你这样随随便便发明一个操作系统就能成功的嘛?要知道现在微软都不支持XP了,还有2亿人在使用XP;这是什么概念,一部分人是懒的换,还有一部分是深深的喜欢 ...
在上一篇博客中,我们快速搭建,训练了一个小型的网络,但是存在一下问题。 仅仅是使用了 CPU,并没有使用 GPU 进行训练; 学习率太高,导致最后数值提不上去; 针对这2个问题,我们进行统一的解决。 并最后写一个 detect 模块,将我们写出的网络进行应用。 pytorch ...
要先利用GPU训练,CPU测试,那么在模型训练时候,是能保存模型的参数而不能保存整个模型,可见Pytorch模型保存机制便可以学会模型的保存、加载、测试 💥这里主要讲一点重要的,即在pytorch 1.6的版本中训练模型保存时,不能直接使用 否则,在CPU测试时,由于版本的不兼容会导致 ...
说实话,我就是闲的。 12年我还在某大读研究生的时候,每天不是喝酒泡妞就是跟导师院长打麻将。实在玩儿得无聊透了,就会找点儿小程序来玩玩,学一门新语言C#,假装自己还没有“放弃学习 ...
假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load ...
torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load ...
TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 输出以下 ...
文章首发于微信公众号「陈树义」,专注于 Java 技术分享的社区。点击链接扫描二维码,与500位小伙伴一起共同进步。微信公众号二维码 http://p3npq6ecr.bkt.clouddn.com/ ...