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

...全文

752 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

文章介绍了在PyTorch中如何使用预训练模型（如resnet18）进行迁移学习，以提高训练准确率。首先展示了未使用预训练模型时，训练5个epoch后的准确率为57%。接着详细解释了迁移学习的概念和目标，包括修改预训练模型fc层的输出类别，下载并加载预训练参数，以及如何冻结除fc层外的其他参数。经过这些步骤，使用迁移学习后，模型在5个epoch后的准确率提升至82.4%。

本文介绍如何使用PyTorch构建前馈神经网络，并通过增加隐藏层和激活函数来提高模型准确度。文章还展示了如何利用GPU加速模型训练过程。

本文介绍在Ubuntu系统安装NVIDIA显卡驱动、CUDA及CuDNN的方法。先查看显卡设备，确保开源驱动禁用；接着安装显卡驱动，按需选版本；再安装CUDA工具箱，参考官网选稍低版本；最后安装CuDNN，拷贝文件到CUDA安装目录。强调三者搭配及版本匹配很重要。

文章介绍了如何通过多线程计算和OpenCL技术优化神经网络的训练过程。在MetaTrader5环境中，利用OpenCL可以将计算任务分配到支持该技术的处理器和显卡上，从而减少计算时间。文章详细阐述了如何组织前馈和反向传播的内核，并展示了如何在OpenCL内核中实现神经元计算的并行化，以提高神经网络的计算效率。

本文记录了利用官方pi0预训练模型微调数据集的过程。作者在autodl租L20显卡训练，介绍了本地和云服务器两种pi0微调方案，包括训练指令、路径修改等。还进行了本地推理验证和实机验证，微调后效果有提升，但泛化能力待提高，pi0不太适合简单任务。

374

社区成员

345

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章