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
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.benchmark = True
加了之后论文不能复现
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