固定的批次数后释放显存 固定的批次数后释放显存，比如每训练 100 批次释放一次显存，可以通过在训练循环中添加一个计数器来实现。以下是如何实现这种策略的示例代码： import torch def train(): start_epoch = 0 end_epoch = 100 release_frequency = 100 # 每100个批次释放一次显存 t
在Windows系统上，检测num_workers增加反而导致训练时间变长的问题，你可以使用以下方案： 1. GPU与CPU资源不平衡 检测方案： 监控GPU使用率： 步骤： 打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc），选择“性能”选项卡。 在左侧选择你的GPU，查看训练过程中的GPU利用率。 记录不同num_workers下GPU的利用率变化。 监控CPU使用率： 步骤：
问： torch里dataloader中的pin_memory和num_workers起什么作用，跟效率有关系吗 答： 在 PyTorch 的 DataLoader 中，pin_memory 和 num_workers 都与数据加载的效率密切相关： **pin_memory**： 作用：当 pin_memory=True 时，DataLoader 会将数据加载到内存中，并将数据固定（pinn
安装成功后写此文章 没有安装cuDNN，只安装了cuda，pytoch（gpu），可以跑深度学习了，记录一下过程 ##1.确定版本号 命令面板输入：nvidia-smi 12.0 向下兼容 2.下载对应cuda（选择了11.6） 地址： https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?target_os=Windows&
简述神经网络目标检测经典模型——SSD
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