現在看到各種操作系統很火;領導一聲支持;只要與操作系統搭邊的股票就瘋漲,市值就飆升;紅紅火火,好不熱鬧!有時候忍不俊一笑,在這個懶人的社會里;你這樣隨隨便便發明一個操作系統就能成功的嘛?要知道現在微軟都不支持XP了,還有2億人在使用XP;這是什么概念,一部分人是懶的換,還有一部分是深深的喜歡 ...
參考:為什么深度學習需要使用GPU 筆記: 多核並行:GPU最早是用於圖形渲染 計算,多核並行提高渲染速度 計算類型簡單統一:CPU和GPU之所以大不相同,是由於其設計目標的不同,它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型,同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的 相互無依賴的大規 ...
2021-10-08 19:40 0 236 推薦指數:
現在看到各種操作系統很火;領導一聲支持;只要與操作系統搭邊的股票就瘋漲,市值就飆升;紅紅火火,好不熱鬧!有時候忍不俊一笑,在這個懶人的社會里;你這樣隨隨便便發明一個操作系統就能成功的嘛?要知道現在微軟都不支持XP了,還有2億人在使用XP;這是什么概念,一部分人是懶的換,還有一部分是深深的喜歡 ...
在上一篇博客中,我們快速搭建,訓練了一個小型的網絡,但是存在一下問題。 僅僅是使用了 CPU,並沒有使用 GPU 進行訓練; 學習率太高,導致最后數值提不上去; 針對這2個問題,我們進行統一的解決。 並最后寫一個 detect 模塊,將我們寫出的網絡進行應用。 pytorch ...
要先利用GPU訓練,CPU測試,那么在模型訓練時候,是能保存模型的參數而不能保存整個模型,可見Pytorch模型保存機制便可以學會模型的保存、加載、測試 💥這里主要講一點重要的,即在pytorch 1.6的版本中訓練模型保存時,不能直接使用 否則,在CPU測試時,由於版本的不兼容會導致 ...
說實話,我就是閑的。 12年我還在某大讀研究生的時候,每天不是喝酒泡妞就是跟導師院長打麻將。實在玩兒得無聊透了,就會找點兒小程序來玩玩,學一門新語言C#,假裝自己還沒有“放棄學習 ...
假設我們只保存了模型的參數(model.state_dict())到文件名為modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load ...
torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載到GPU 1中 torch.load ...
TensorFlow指定GPU/CPU進行訓練和輸出devices信息 1.在tensorflow代碼中指定GPU/CPU進行訓練 2.輸出devices的信息 在指定devices的時候往往不知道具體的設備信息,這時可用下面的代碼查看對應的信息 進入Python環境 輸出以下 ...
文章首發於微信公眾號「陳樹義」,專注於 Java 技術分享的社區。點擊鏈接掃描二維碼,與500位小伙伴一起共同進步。微信公眾號二維碼 http://p3npq6ecr.bkt.clouddn.com/ ...