分析各步驟耗時
1、cpu上的操作耗時：
嘗試將操作放在gpu上進行，如np.argmax的操作
2、.cpu()耗時
嘗試減少傳輸tensor的大小
3、資料預處理耗時
1）resample操作嘗試放到gpu上處理？
2）先crop後resample？
4、呼叫不同的包耗時不同
如scipy / skimage / sklearn / numpy
5、網路執行耗時
1）inference時可以不對網路權重進行初始化操作
2）選用不同的網路框架
3）減少channel數
4）減少層數
6、其他
1）torch.backends.cudnn.benchmark
2）.half() 操作可以減少視訊記憶體占用，但在v100等高階機器上優化做的很好，普通機器上速度奇慢
神經網路加速理論
1 gpu計算神經網路加速原理 2 脈動陣列計算神經網路原理 3 谷歌tpu架構 4 脈動陣列 參考文獻 gpu實現神經網路加速優化的關鍵方式是並行化與向量化，一種最常見的gpu加速神經網路的模式為通用矩陣相乘 general matrix multiply 即將各類神經網路核心計算展開為矩陣計算的...
神經網路簡介 加速學習
在訓練神經網路過程中，網路訓練速度是比較引人關注的乙個問題。我們希望在訓練過程中網路代價函式會快速收斂，準確率會快速提公升，下面來說說一些常見的方法。1.代價函式更換 1.1.quadratic cost functionj w,b 12n i 1 n yi h w b xi 2 r w 上式中，r...
傻瓜神經網路入門指南
現在網路上充斥著大量關於神經網路的訊息，但是，什麼是神經網路？其本質到底是什麼？你是不是對這個熟悉又陌生的詞感到困惑？什麼是神經網路？想要透徹的了解神經網路，我們首先要知道什麼是機器學習。為了更好的理解機器學習，我們首先談談人的學習，或者說什麼是 經典程式設計 在經典的程式設計中，作為一名開發人員，...