注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：weixin_38584148

  1. 解决keras backend 越跑越慢问题

  2. Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。 判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句： tf.Graph.finalize() 如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。 补充知识：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度对比 采用GitHub上的代码 运行类似vgg模型，在cifar10上训练，结果朋友torch与t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_38689113

  1. pytorch常见的Tensor类型详解

  2. Tensor有不同的数据类型，每种类型分别有对应CPU和GPU版本（HalfTensor除外）。默认的Tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认类型为GPU tensor，则所有操作都将在GPU上进行）。 Tensor的类型对分析内存占用很有帮助，例如，一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor，它有1000*1000*1000=10^9个元素，每一个元素占用32bit/8=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38676851

  1. contrastive-unpaired-translation:对比性的非配对图像到图像翻译，比cyclegan更快，更轻松的训练（ECCV 2020，在PyTorch中）-源码

  2. 对比非成对翻译（CUT） | | | 我们提供了基于补丁式对比学习和对抗学习的不成对图像到图像翻译的PyTorch实现。 没有使用手工制作的损耗和逆网络。 与相比，我们的模型训练更快，内存占用更少。 另外，我们的方法可以扩展到单个图像训练，其中每个“域”仅是单个图像。 ， ，，加州大学伯克利分校和Adobe Research 在ECCV 2020中 伪代码 import torch cross_entropy_loss = torch . nn . CrossEntropyLoss ()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42151772

  1. 关键：CPU和GPU上的内核操作，具有autodiff，并且没有内存溢出-源码

  2. 您可以访问KeOps官方获取文档和教程。 GPU上的内核操作，具有autodiff，无内存溢出 KeOps库使您可以计算非常大的数组的通用约简，这些数组的条目由数学公式给出。 它结合了分块缩小方案和自动差分引擎，可通过Matlab ， Python （NumPy或PyTorch）或R后端使用。 这是完全适合的内核矩阵向量的产品和相关的梯度计算，即使全部核矩阵不适合GPU的内存。 数学库将变量理解为矩阵，也称为张量。 （a）这些通常是密集的，并编码为显式的数值数组，可能会占用大量内存。 （b）或

  3. 所属分类：其它

  1. coremltools：Core ML工具包含用于Core ML模型转换，编辑和验证的支持工具-源码

  2. Core ML是一个Apple框架，用于将机器学习模型集成到您的应用程序中。 Core ML为所有模型提供统一的表示形式。 您的应用程序使用Core ML API和用户数据在用户设备上进行预测并微调模型。 Core ML通过利用CPU，GPU和神经引擎来优化设备上的性能，同时最大程度地减少其内存占用空间和功耗。 严格在用户设备上运行模型将消除对网络连接的任何需求，这有助于保持用户数据的私密性和您的应用程序的响应速度。 包含用于，编辑和验证的所有支持工具。 这包括TensorFlow，PyTor

  3. 所属分类：其它