神经网络的训练时间没有随着显卡的替换提高

勤勉苦学xvv 2020-12-18 08:28:02

最近在训练一个网络，对一同一个模块的代码，在本地1060S，服务器1080Ti，2080Ti，耗时是一样的，请问会是什么原因导致的。cuda92, pytorch 0.4.1

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结构5～6每组卷积的个数均为1，结构4的通道数为64、128、256、512、512、4096、4096、2，结构5的通道数为32、64、128、256、256、2048、2048、2，结构6的通道数为16、32、64、128、128、1024、1024、2。光伏太阳能的核心组件是光伏电池组件，除了电池材料自身存在的缺陷，生产时对电池片的多次加工也可能导致电池片的损坏，如过焊片、黑斑片、隐裂片等缺陷问题，加上安装和使用过程中的机械损伤，都会影响组件的转化效率和使用寿命。，yN]T，表示预测值输出；

摘要卷积神经网络(Convolution Neural Network，CNN)是在计算机视觉，图像识别和分类等领域应用最成功的人工神经网络数学模型。高性能神经网络结构规模庞大，一次完整推理过程需要进行大量乘法加法计算。训练出一个高性能卷积神经网络模型需要的计算量是推理过程的数十倍至更多。当前的理论和技术水平无法做到一个模型可以普适所有领域，不同的应用场景需要设计特定神经网络结构和采集特定数据集。庞大的算力需求和高质量的数据采集是训练得到高性能卷积神经网络的两个关键内容。如何提高算力是当下企业

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达选自 | Medium作者 | Aakash N S参与| Panda本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。在之前的教程中，我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型，并且达到了约 86% 的准确度。但是，我们也注意到...

前言卷积神经网络发展非常迅速，应用非常广阔，所以近几年的卷积神经网络得到了长足的发展，下图为卷积神经网络近几年发展的大致轨迹。 1998年LeCun提出了 LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、池化层、全连接层等概念。2012年Alex等提出 AlexNet，提出一些训练深度网络的重要方法或技巧，如 Dropout、ReLu、GPU、数据增强方法等，随后各种各样的深度卷积神经网络模型相继被提出，其中比较有代表性的有 VGG 系列，GoogLeNet 系列，ResNet 系列，Den

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