从零点一开始机器学习之GPU运算性能和CPU性能对比(GPU算力表) |
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从零点一开始机器学习之晦涩难懂的各种概念 从零点一开始机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn 从零点一开始机器学习之GPU运算性能和CPU性能对比(GPU算力表) 从零点一开始机器学习之TF1.0版本HDF5转换为saved_model 从零点一开始机器学习之HDF5模型发布到tensorflow/serving Python中tensorflow Import使用错误集合 在机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中,我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu,但是到底有多大的差距呢?刚开始的同学没有一个直观的认识(主要是我自己也没有直观的认识),在此记录一下吧。 我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下,如果有误导或者理解不到位的地方,恳请指正,谢谢!服务器虽然有点旧,但是还是可以看出问题的! 图像分三类,每一类图像3800张左右,batch_size均为25(最好为2的次方数) CPU服务器一 服务器配置![]() ![]() ![]() 选取epoch5-15查看计算用时 ![]() ![]() 选取epoch5-15查看计算用时 ![]() |
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