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代码详解:用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧

发布时间:2019-08-20 03:47:25 所属栏目:优化 来源:读芯术
导读:副标题#e# 事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(

在上面的例子中,编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。我们现在可以更具创造力了。

  1. # change these lines 
  2. self.encoder = RNN(...) 
  3. self.decoder = RNN(...) 
  4.  
  5. # to these 
  6. # now each RNN is based on a different gpu set 
  7. self.encoder = DataParallel(self.encoder, devices=[0, 1, 2, 3]) 
  8. self.decoder = DataParallel(self.encoder, devices=[4, 5, 6, 7]) 
  9.  
  10. # in forward... 
  11. out = self.encoder(x.cuda(0)) 
  12.  
  13. # notice inputs on first gpu in device 
  14. sout = self.decoder(out.cuda(4))  # <--- the 4 here 

(编辑:PHP编程网 - 黄冈站长网)

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