04 2022 档案
摘要:项目场景:Pytorch实验问题描述Pytorch实验中每次结果不一致,复现困难,同样的模型数据和参数,跑出效果好的模型变成小概率事件。``原因分析:尝试固定住电脑的随机数,排除随机数的干扰。解决方案: np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) #CP
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摘要:每次跑机器学习总是特别耗时,而且不知道需要多久时间。 想到可以先跑一次,看看耗时。再跑十次看看耗时,然后计算出训练1000次,或者其他次数的耗时。 训练一次,训练模型程序运行时间:3.8058266639709473秒。 训练十次,训练模型程序运行时间:10.240139245986938秒。 训练
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摘要:contour和contourf分别绘制轮廓线和填充轮廓。除非另有说明,两个版本的函数签名和返回值是相同的。**第三个量Z是等高线高度值,第四个量是等高线密度水平 参考链接:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.
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摘要:提出了一种将任意大小的深度神经网络折叠成具有多个时间延迟反馈回路的单个神经元的方法,称为Folded-in-time DNN。 第一眼看到感觉类似于操作系统里面的多线程,操作系统使用中断来模拟多线程,用极快的速度使得“看上去”多个程序在同时运行。 emerge 浮现 摘要:深度神经网络是应用最广泛的
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摘要:问题描述 CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.13 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.15 GiB reserved in to
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