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2年10月21天

PyTorch训练加速技巧前言混合精度数据并行分布式运算总结

前言本文转载于来源丨PyTorch训练加速技巧 - 知乎本篇讲述了如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算。由于最近的程序对速度要求比较高,想要快速出结果,因此特地学习了一下混合精度运算和并行化操作,由于已经有很多的文章介绍相关的原理,因此本篇只讲述如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算,不具体介绍原理。混合精度自动混合精度训练(auto Mixed Precision,AMP)可以大幅度降低训练的成本并提高训练的速度。在此之前,自动混合精度运算是.

数组的常用方法

/*数组的常用方法专门用来操作数组的方法1. push() 方法作用: 向数组的后面追加数据语法: 数组.push(你要追加的数据1, 你要追加的数据2, ...)返回值: 追加完毕数据以后, 数组的长度2. pop() 方法作用: 删除数组的最后一个数据语法: 数组.pop()返回值: 被删除的那个数据3. unshift() 方法作用: 向数组的最前面添加数据语法: 数组.unshift(你要添加的数据1, 你要添加的数据2, ...)返回值: 添

[opencv相关]系列1:opencv支持的图像文件类型及cvLoadImage函数读取/载入图像文件出错原因分析

1、opencv支持的图像文件类型可以从opencv路径下"highgui\src\"下的"grfmt_xxxx.cpp"系列文件名称中看出,包括bmp、jpg/jpeg、jp2(jpeg2000)、png、tiff、exr、pxm等,这些格式以外的文件不支持,所以不要用opencv自带的cvLoadImage()函数尝试读取/载入。 2、特别说明,由于专利保护的原因,opencv不支持g