神经网络加速基础知识

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执行过程

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指令执行时间

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处理器

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算力瓶颈计算代码

import torch
import torchvision
from tqdm import tqdm

DEVICE = "cuda:0"

model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True)
model = model.to(DEVICE)

with torch.no_grad():
    data = torch.rand(size=[1,3,224,224])
    for i in tqdm(range(1024)):
        o = model.forward(data.to(DEVICE))

    data = torch.rand(size=[128,3,224,224])

    for i in tqdm(range(128)):
        o = model.forward(data.to(DEVICE))

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你可能感兴趣的:(深度学习环境,深度学习,使用模型,学习,计算机视觉,人工智能)