数据集大小:对于非常大的数据集,GPU可以加速训练过程。 预算:GPU的成本通常较高,从经济角度考虑,CPU也是可行的选择,尤其是在开发和测试不同的模型时。 5. 结论 选择CPU或GPU在深度学习中至关重要。对于需要处理大量并行计算的模型,GPU无疑是最佳选择。而在某些情况下,CPU也能够有效地完成任务。根据不同的需求,合...
GPU相对CPU来说更擅长科学计算,这是因为GPU舍弃,或大大简化了CPU需要负担的复杂任务执行的Control单元,而同时有更多负责加减乘除运算的ALU单元。 为了更直观对比两者在计算性能上的差异,我们做一个实验。 import torch import time with torch.no_grad(): # 程序计时开始 time_start = time.time() tensor1 = tor...
{'batch_size': args.test_batch_size} if use_gpu: cuda_kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True, 'shuffle': True} train_kwargs.update(cuda_kwargs) test_kwargs.update(cuda_kwargs) #计算均值和方差 # train_data.data.float().mean()/255 ##之所以除以255是因为数据集中的像素...
如果你的GPU是一个高端型号,如RTX 2080 Ti或Tesla V100,那么你可以选择最新的PyTorch版本,因为这些版本通常能提供最好的性能和最多的功能。如果你的GPU是一个较旧的型号,如GTX 1080或Titan X,那么你可能需要选择一个较旧的PyTorch版本以获得最佳的兼容性和性能。 选择CPU版还是GPU版如果你没有可用的GPU,或者你的...
CPU 2. GPU 分析:当数据量很小时,在CPU上运算速度较快,这可能是由于将张量送入GPU进行运算之前需要事先维护cuda的上下文环境。 实验2:x = torch.randn(96, 64*64*12, 3) CPU 2. GPU 分析:当数据量较大时,在GPU上的运算速度接近CPU的10倍,且随着layer的加深、循环层数的增加,这两者运算速度的差异还会继...
CPU:AMD Ryzen 9 7940H GPU:NVIDIA GeForce RTX 4060 CPU计算时间: import torchimport timedef CPU_calc_time(tensor_size):a = torch.rand([tensor_size,tensor_size])b = torch.rand([tensor_size,tensor_size])start_time = time.time()torch.matmul(a,b)end_time = time.time()return end_time...
PyTorch是一款广受欢迎的深度学习框架，它为用户提供CPU版本和GPU版本两种选择。CPU版本的PyTorch可以在普通的电脑上运行，对于一些简单的任务或资源有限的情况，这是一个不错的选择。不过，CPU的计算能力相对较弱，在处理大规模的深度学习任务时可能会显得效率较低。相比之下，GPU版本的PyTorch则能充分利用...
cpu:7700k 1 2 3 4 5 6 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000) a=torch.matmul(a,a) end=time.time() print (end-start) gpu:1050ti 1 2 3 4 5 6 7 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000...