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问火炬:使用net:cuda()和使用cudnn.somemodules有什么区别？
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Stack Overflow用户

提问于 2017-06-04 15:39:40

回答 2查看 290关注 0票数 1

我想知道在以下几个方面有什么不同：

制作神经网络后使用net:cuda()：

local net = nn.Sequential()
net:add(nn.SpatialConvolution(3, 8, 5, 5))
net:add(nn.View(8*20*20))
net:add(nn.Linear(8*20*20, 10))
net:add(nn.LogSoftMax())
net:cuda()

在完成神经网络的过程中使用cudnn.somemodules：

local net = nn.Sequential()
net:add(cudnn.SpatialConvolution(3, 8, 5, 5))
net:add(cudnn.View(8*20*20))
net:add(cudnn.Linear(8*20*20, 10))
net:add(cudnn.LogSoftMax())

python

torch

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2017-10-01 02:44:26

:cuda()将使用GPU

cudnn.xxx将对GPU模型进行一些优化，因此在添加GPU模型之后，训练速度将比只使用cuda更快。

有关于cudnn：利用cuDNN深层神经网络库加速机器学习的介绍

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2021-03-12 12:13:52

cuda()是一个调用，将张量移动到GPU，以便更快地计算操作。

cudnn是一个库达优化模块库，类似于nn。如果在GPU上工作，使用cudnn分析将更快，但您的代码将不能移植到CPU设备上：

NVIDIA CUDA深层神经网络(cuDNN)是一个用于深层神经网络的GPU加速基元库.它为DNN应用程序中频繁出现的例程提供了高度调优的实现。这些发行说明描述了cuDNN 8.1.1和更早版本的关键特性、软件增强和改进以及已知的问题。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/44355792

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