asp.net datagrid问题

.NET技术 > ASP.NET [问题点数:40分,结帖人jisuanjizhuan]
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蓝花 2013年2月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

但实际它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习,得到一个所学函数的很好的近似。 然而, 有时候用同样的数据训练同一个网络,你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品。 在这个教程中,你...

GPU加速原理

GPU加速技术&原理介绍 1、GPU&CPU GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同,GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片。从这个任务定位上面来说,不仅仅在计算机的...

caffe多GPU训练用自己的data layer被rand坑了

caffe多GPU训练,使用自己的data layer生成随机样本,rand的使用问题

熵不起的随机数

在维基百科看了一些关于Entropy(熵)和PRNG(伪随机生成器)和RNG(随机数生成器)的文章。 Superhei曾经在Discuz的代码里也提出过:http://www.80vul.com/dzvul/sodb/14/sodb-2008-14.txt,也是:...

用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

作者:崔静闯 神经网络算法利用了随机性...但实际它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习,得到一个所学函数的很好的近似。 然而, 有时候用同样的数据训练同一个网络,你需要每次都得到完全相同的...

CUDA(四) CUDA 库函数-----随机数生成cuRAND

cuRAND库函数分为可以在GPU的核函数中使用的API(即被__device__关键字修饰的函数)和在主机侧被使用的API(其实内部由GPU的API组成)两种。本次我只介绍被主机侧使用的API。 在主机侧使用随机

如何在GPU上产生随机数

如果想直接在GPU使用随机数?有一个折中的方法,先再CPU中产生一个随机数数组,然后写入一个texture1D中。最后再利用GPU来提取。  下面来看看具体代码:  先看Directx的部分。  1:主要在Directx中...

CUDA的随机数生成方法

CUDA Runtime API 没有提供用于生成随机数的接口,但是CURAND这个库提供了通过GPU生成随机数的接口,详细内容可参考点击打开链接

Pytorch使用manual_seed(设置随机数生成种子)

设置随机种子,保证每一次生成的随机数都是一样的 import torch torch.manual_seed(2) #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的 print(torch.rand(2)) ... # 如果使用多个GPU,应该使用...

CUDA:随机数

本文主要参考文档:...首先声明一下,由于我完全不懂伪随机中的具体算法,也不懂准随机是什么。所以此处并不介绍这两种算法的区别,并且为了简单起见,我只介绍伪随机及其用法

【Python学习之路】Theano Theano 随机数流变量

Theano 随机数流变量 import theano import theano.tensor as T import numpy as np Using gpu device 1: Tesla C2075 (CNMeM is disabled) Theano 的随机数变量由 theano.sandbox.rng_mrg 中的 MRG_RandomStreams...

PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高

经过检查,发现是因为先在 CPU 中生成了随机数,然后再调用.to(device)传到 GPU,这样导致效率变得很低,并且CPU 和 GPU 都被消耗。 查阅PyTorch文档后发现,torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成随机数,...

cuda生成随机数-完美版

 下面是一个cuda中如何产生随机数的demo,改改可用。我已经用了:D。  int n = 200; using namespace std; __device__ float generate( curandState* globalState, int ind ) { //int in

pytorch学习(二):CPU和GPU随机种子的选择

随机种子 在训练开始时,参数的初始化是随机的,为了让每次的结果一致,我们需要设置随机种子。... torch.cuda.manual_seed(seed)#为当前GPU设置随机种子  torch.cuda.manual_seed_all(seed)#为所有GP...

随机数生成(一):均匀分布

引言 ...随机数一般可以通过两种...通过算法产生的随机数在本质是可以预知,但是在统计,满足一定的随机性要求,因此一般称作“伪随机数”。 伪随机数要比真正的随机数更容易获取,而且在大多数情况下都能满足应用的

cuda之curand生成随机数

文章来源:http://blog.csdn.net/li563868273/article/details/44055859  cuda随机数的生成 本文仅作为个人学习笔记,记载下来方便以后学习查询~.~ 头文件中需包含 #include API 为 __device__ void ...

seed的作用

# Setup seeds设置种子 torch.manual_seed(cfg.get("seed", 1337)) # 为CPU设置随机种子,cfg为字典,get方法如果不存在该键,则返回默认值 torch.cuda.manual_seed(cfg.... # 如果使用多个GPU,应该使用torch.cud...

torch.manual_seed()

torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的 if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args....如果使用多个GPU,应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。...

TensorFlow中的随机数 tf.random_uniform

TF中的随机数Tensorflow中提供了若干算子来生成均匀分布、正态分布的随机数,或者实现随机排列、随机挑选等功能。Operations Functions tf.random_normal Outputs random values from a normal distribution. 正态...

cuRAND

cuRAND库函数分为可以在GPU的核函数中使用的API(即被device关键字修饰的函数)和在主机侧被使用的API(其实内部由GPU的API组成)两种。本次我只介绍被主机侧使用的API。 在主机侧使用随机数生成的库函数大致分为三...

【个人思考】深度学习模型稳定可复现,设定随机种子大全

深度学习模型稳定可复现 深度学习这一块奥,稳定性奥,必须拿捏的死死的奥。 深度学习的一个项目,其中的随机性会非常的大 1 随机生成的模型参数, 2 可能是随机选取的训练样本顺序 3 随机dropout ...

pytorch中torch.manual_seed()的理解

使用????: 为CPU中设置种子,生成随机数 torch.manual_seed(number) 为特定GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed(number) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all() 使用...

HLSL 伪随机数生成器

PRNG on the GPU. Two pseudo random numbers per iteration (from the BA channels). Inspired by Pete Warden's fragment program for pseudo-random number generation. In turn based on an algorithm

pytorch 固定随机数种子踩过的坑

1.初步固定 def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends....

pytorch中的torch.manual_seed()

torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的 if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前GPU设置随机种子; #如果使用多个GPU,应该使用torch.cuda.manual_seed_...

cuda随机数的生成

cuda随机数生成的总结

pytorch cpu占用较高

法一、torch.set_num_threads(int thread) (亲测比较有效) 法二、exportOMP_NUM_THREADS=1 (未测) ...经过检查,发现是因为先在 CPU 中生成了随机数,然后再调用.to(device)传到 GPU,这样导致效率变得...

torch中manual_seed的作用

torch.manual_seed(seed) – 官方文档说明:设置 (CPU) 生成随机数的种子,并返回一个torch.Generator对象。 设置种子的意思是一旦固定种子,每次生成随机数都将从这个种子开始搜寻。 通过代码说明一下: import ...

今日头条面试题:生成随机数(根据rand5()生成rand7())

上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训4月13-15日三天密集式学习 快速带你晋级阅读全文>正文共2508个字,1张图,预计阅读时间7分钟。题目描述给你一个能生成1到5随机数的函数,用它写一个函数生成1到7的随机数。 (即,...

PyTorch的可重复性问题 (如何使实验结果可复现)

因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。 许多博客都有介绍如何解决这个问题,但是很多都不够全面,往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验,总结了以下方法,记录...

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