400-1100-266
9:00-24:00(工作日)
model.eval()
或者是
with torch.no_grad(): for ...
推薦下面的方法,上面的的方法計(jì)算梯度,但是并不反向傳播,下面的方法既不計(jì)算梯度,也不反向傳播,速度更快。
def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) #cpu torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并行g(shù)pu torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu結(jié)果一致 torch.backends.cudnn.benchmark = True #訓(xùn)練集變化不大時(shí)使訓(xùn)練加速
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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