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简述PyTorch中torch.backends.cudnn设置的作用

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简介:
简介:本文介绍PyTorch中的torch.backends.cudnn模块,阐述其在深度学习模型训练中优化计算性能的关键作用及常用设置。 cuDNN 使用非确定性算法,并可以通过设置 `torch.backends.cudnn.enabled = False` 来禁用它。如果将 `torch.backends.cudnn.enabled` 设置为 `True`,则表示启用使用非确定性算法。接着设置 `torch.backends.cudnn.benchmark = true` 会让 cuDNN 自动寻找最适合当前配置的高效算法以优化运行效率。 通常情况下,遵循以下准则可以提高性能:如果网络输入数据维度或类型变化不大,则将 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 `true` 可以增加运行效率。

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  • PyTorchtorch.backends.cudnn
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    简介:本文介绍PyTorch中的torch.backends.cudnn模块,阐述其在深度学习模型训练中优化计算性能的关键作用及常用设置。 cuDNN 使用非确定性算法,并可以通过设置 `torch.backends.cudnn.enabled = False` 来禁用它。如果将 `torch.backends.cudnn.enabled` 设置为 `True`,则表示启用使用非确定性算法。接着设置 `torch.backends.cudnn.benchmark = true` 会让 cuDNN 自动寻找最适合当前配置的高效算法以优化运行效率。 通常情况下,遵循以下准则可以提高性能:如果网络输入数据维度或类型变化不大,则将 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 `true` 可以增加运行效率。
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    简介:本文将详细介绍如何配置和使用webpack-dev-server,包括其基本概念、安装方法以及在项目中的实际应用技巧。 本段落将详细介绍webpack-dev-server的配置与使用方法。 一、介绍 Webpack-dev-server是为开发环境提供的一个插件,它能够实时重新加载页面以反映代码更改情况,大大提升了开发者的工作效率。 二、安装步骤 要开始使用webpack-dev-server,请在命令行中运行以下指令来安装该包: ``` npm i webpack-dev-server ``` 三、配置dev-server 接下来,在package.json文件中的scripts部分添加如下内容: ``` dev: webpack-dev-server --config webpack.config.js ``` 同时,确保在webpack.config.js里设置了target: web。此外,还需安装cross-env以设置环境变量,并将以下命令加入到脚本中: ``` build: cross-env NODE_ENV=production webpack --config webpack.config.js, dev: cross-env NODE_ENV=development webpack-dev-server --config webpack.config.js ``` 四、配置webpack.config.js 在该文件内,通过检查环境变量来判断是否处于开发模式。将module.exports改为一个常量,并添加如下代码: ```javascript const isDev = process.env.NODE_ENV === development if (isDev) { config.devtool = cheap-module-eval-source-map // 设置sourceMap类型以方便调试 config.devServer = { port: 8000, // 端口设置为8000 host: 0.0.0.0, // 允许外部访问 overlay: { errors: true }, // 错误信息在页面中显示 open: true, // 自动打开浏览器 hot: true // 开启热更新功能 } config.plugins.push( new webpack.HotModuleReplacementPlugin(), new webpack.NoEmitOnErrorsPlugin() ) } ``` 五、生成HTML文件 安装html-webpack-plugin插件以自动生成HTML页面: ```shell npm i html-webpack-plugin ``` 然后,在webpack.config.js中引入并配置该插件如下: ```javascript const HTMLWebpackPlugin = require(html-webpack-plugin) plugins: [ new webpack.DefinePlugin({ process.env: { NODE_ENV: isDev ? development : production } }), new HTMLWebpackPlugin() ] ``` 六、启动服务 完成上述配置后,只需在命令行中输入以下指令即可运行webpack-dev-server: ```shell npm run dev ``` 待程序打包完成后,在浏览器里访问`localhost:8000`就可以看到生成的页面了。 本段落介绍了安装与使用webpack-dev-server的方法,包括环境搭建、设置开发服务器选项以及配置插件等具体步骤。希望这对大家有所帮助。
  • Pytorch自动求导函数backward()参数意义
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    本文将介绍PyTorch中的自动求导功能,重点解析`backward()`函数及其参数的作用和使用方法。 在PyTorch中,自动求导机制是深度学习模型训练的核心部分,它允许开发者轻松地计算梯度并实现反向传播。`backward()`函数在这个过程中扮演着关键角色,用于计算损失函数相对于各个可求导变量的梯度。 当调用`out.backward()`时(其中`out`代表损失值),在简单的场景下是足够的,例如只有一个样本和一个输出的情况下,此时的损失值是一个标量。在这种情况下,PyTorch会自动处理所有需要的计算以得出正确的梯度信息。 然而,在更复杂的情形中,比如多分类问题中的情况(其中损失函数可能输出多个数值而不是单一的标量),调用`backward()`时就需要更多的参数来明确指定每个元素如何贡献到最终结果。具体来说,这时我们需要提供一个与`out`相同形状的张量作为额外输入给`backward()`函数,这个张量通常是一个全为1的向量或矩阵(即使用了如 `torch.ones(1, N)` 的形式),表示对每一个输出元素求导。 示例中展示了两种不同的模型。第一种情况下,虽然损失函数返回一个向量值,但由于我们传递了一个特定形状的梯度张量给`backward()`方法 (`out.backward(torch.FloatTensor([[1., 1.]]))`) ,这实际上简化了计算过程(因为等同于对每个元素求导后相加)。而在第二种模型中,通过调整输出层的设计使得雅克比矩阵更加直观。根据我们提供的向量形式的梯度参数的不同值,可以看到不同的结果累积方式。 总的来说,在处理非标量输出时,`backward()`函数需要明确指定损失函数的偏导数信息来正确地进行反向传播计算。在大多数情况下,默认使用一个全1张量作为输入即可满足需求(即对所有元素求导并相加)。当有更精细的需求时,则可以根据具体任务调整这个参数的具体值,以实现更加精确和高效的模型训练过程。