PyTorch与CUDA：加速深度学习训练
引言 随着深度学习技术的快速发展，训练大规模神经网络所需的计算资源也在不断增加。为了加速训练过程，研究者们不断探索各种优化手段，其中CUDA（Compute Unified Device Architecture）和PyTorch的结合成为了一种高效且灵活的选择。本文将介绍PyTorch与CUDA的集成，以及如何...
PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )，这是一个经常被用于研究模式....
一个简单的更改让PyTorch读取表格数据的速度提高20倍：可大大加快深度学习训练的速度
深度学习：需要速度在训练深度学习模型时，性能至关重要。数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度变慢，超参数优化的时间更少，部署周期更长以及计算成本更高。由于有许多潜在的问题要探索，很难证明花太多时间来进行加速工作是合理的。但是幸运的是，有一些简单的加速方法！我将向您展示我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没有任何变化！这只是PyTo....
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