為了測試,在車輛重識別Veri776數據集下取了小樣本數據集
1060
python==3.6.7 torch==0.4.0
Total elapsed time (h:m:s): 0:12:43
1660
python==3.7.1 torch==1.0.1
Total elapsed time (h:m:s): 0:11:45
1660花費的時間大約是1060的92.4%。
1060的cuda核心是1280,1660是1408,前者的核心大約是后者的91%,與花費的時間比例相近。
為了測試,在車輛重識別Veri776數據集下取了小樣本數據集
1060
python==3.6.7 torch==0.4.0
Total elapsed time (h:m:s): 0:12:43
1660
python==3.7.1 torch==1.0.1
Total elapsed time (h:m:s): 0:11:45
1660花費的時間大約是1060的92.4%。
1060的cuda核心是1280,1660是1408,前者的核心大約是后者的91%,與花費的時間比例相近。
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