文件名称:
experiements_on_lstm_training_speed_up-源码
开发工具:
文件大小: 22kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：LSTM训练速度
介绍
我们检查两个因素：批处理大小和GPU / CPU。
程序
修改examine_factors_that_impact_lstm_training_speed.py的TODO以运行实验。
python examine_factors_that_impact_lstm_training_speed.py
结果
批次大小具有重大影响：批次大小从1更改为160->加快40倍。
GPU / CPU不会产生重大影响（从CPU切换到GPU），这可能是由于递归神经网络的并行度较低。
当批量大小= 160时，从CPU切换到GPU->加快1.6倍。
批处理大小较小时（平行度较低），加速折叠的数量会减少； 当批量大小= 1时，加速倍数降低到1.10。
批次大小对模型推断时间的影响（使用CPU）
当批次大小= 1时，推断时间= 0.12681238253911337火车时间=未
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