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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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。卷积神经网络作为一种特殊的深层的神经网络模型，它的核心思想是将局部感知、权值共享以及下采样结合起来，通过深度神经网络的逐层计算来学习图像的像素特征、低级特征、高级特征直至类别的隐式表达关系。...

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；

深度神经网络（DNN）是一类模拟人脑神经元结构的人工神经网络，它由大量相互连接的节点（或称神经元）组成多个层次。DNN通过这些层次进行数据处理和特征提取，以解决复杂的机器学习问题。DNN的发展受益于计算能力的提高和大数据集的可用性，现在已经成为图像识别、语音识别和自然语言处理等众多AI应用的核心技术。数据增强技术是通过对现有数据集进行一系列变换，创造出新的训练样本集。这些变换可以包括旋转、缩放、裁剪、翻转、颜色变换等方法。

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

前人把将线性运算非线性化的函数称之为“激活函数”，在神经网络中，运算往往是一层层进行的，我们把进行非线性化运算的计算层称之为“激活函数”。那么问题又来了，上篇文章的时候我们说了神经网络的训练方法是梯度下降，那么如果引入了激活函数，那么该如何训练神经网络？这样的神经网络复杂度往往不能满足实际的要求。上一篇文章中我们说神经网络的基本结构，神经网络训练的基本原理，这篇文章我们先来说一说神经网络中一个特别重要的东西---激活函数。但是问题就来了，如果使用上述式子计算神经网络，那么神经网络的输出将会是线性的。

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