当前位置: 首页 > news >正文

加速模型训练 GPU cudnn

GPU的使用

在定义模型时,如果没有特定的GPU设置,会使用 torch.nn.DataParallel 将模型并行化,充分利用多GPU的性能,这在加速训练上有显著影响。

model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

cudnn 的配置

cudnn.benchmark = True

缺点:

加了之后论文不能复现 

http://www.lryc.cn/news/355520.html

相关文章:

  • 《python编程从入门到实践》day40
  • IO多路复用学习笔记
  • Ubuntu设置中文输入法教程
  • 机器学习之爬山算法(Hill Climbing Algorithm)
  • LeetCode - 贪心算法 (Greedy Algorithm) 集合 [分配问题、区间问题]
  • Linux中ftp配置
  • BWVS 靶场测试
  • c++ 里重解释转换之于引用 reinterpret_cast< long >
  • JAVASE2
  • ora-00392 ora-00312错误处理
  • 网页、h5默认滚动条样式重构
  • 香橙派AIpro测评上手指南
  • GBDT 算法【python,机器学习,算法】
  • 软考 系统架构设计师系列知识点之SOME/IP与DDS(3)
  • 将AI大模型装进你的手机,你愿意么?
  • 前端面试题12-22
  • 【论文解读】Performance of AV1 Real-Time Mode
  • java处理中文脱敏
  • 【Linux网络】端口及UDP协议
  • Unity 生成模版代码
  • 【ai】chatgpt的plugin已经废弃
  • 2024年03月 Python(四级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
  • 多旋翼无人机机场考哪些内容?
  • 【前端每日基础】day23——箭头函数
  • 27.Java中单例模式的实现方式
  • C#面:当一个线程进入一个对象的方法后,其它线程是否可以进入该对象的方法?
  • express框架下后端获取req.body报错undefined
  • Element plus 低版本弹窗组件添加拖拽功能
  • 计算机组成原理易混淆知识点总结(持续更新)
  • 【STM32踩坑】HAL固件库版本过高导致烧录后无法运行问题