在安装conda环境后，确定自己电脑有独立显卡mx350，通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',tor...

pytorch刚上手确实不太容易适应。特别是Andrew给出的1.x的tensorflow代码，和当前torch的差异还是很大的。这里的用法挺琐碎的，用作备忘性质。

深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需...

在大规模数据集进行读取进行训练的过程中，迭代读取数据集是一个非常合适的选择，在Pytorch中支持迭代读取的方式。接下来我们将介绍XGBoost的迭代读取的方式。...

设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备，名称依次为 /gpu:0、/gpu:1： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ，根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。...

CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

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大数据文摘授权转载自数据派THU作者：Thomas Chaigneau翻译：欧阳锦校对：和中华ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的，开源的，并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度，真的很厉害。我发现了很多关于ONNX基准...

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