Pytorch-GPU模型和CPU模型输出不同

最新推荐文章于 2024-05-24 15:28:31 发布
最新推荐文章于 2024-05-24 15:28:31 发布
阅读量3.3k 收藏
点赞数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ECNU_LZJ/article/details/104203647
版权

Pytorch-GPU模型和CPU模型输出不同

实验的时候发现：对于同一个网络结构，使用相同的输入，相同的网络权值，网络在CPU模式和GPU模式下的输出会有细微的不同。

猜测的原因有两个：

  • 浮点数自身的不准确性
  • CPU和GPU计算架构不同

不过所幸，这种细微的差别不影响实验的结果。

Nicetomeetu-
关注
pytorch中model.eval的作用
大山的专栏
05-09 3万+
pytorch中model.eval()的作用 问题描述： torch.onnx.export()导出onnx模型后，利用onnxruntime加载onnx模型后，其输出结果与原始.pth模型的输出结果之间存在很大的差距；通过拆分网络结构，定位到nn.BatchNorm2d()层导致； Batch Normalization和Dropout Batch Normalization 其作用对网络中间的每层进行归一化处理，并且使用变换重构（Batch Normalization Transform）保证每层提
PyTorch实践系列（二）：GPU与CPU运行对比
明曦君的小家
04-01 1万+
写在开头：本节其实在学习了上一节的MNIST手写体分类后，自己又按照VGG的迷你版搭建了一遍网络，再运行的时候突然想到可以用GPU来跑，于是本节就GPU与CPU运算速度进行一个对比。 内容安排 今天主要是简单介绍一下VGG16网络架构还有如何将Torch代码放到GPU上运行，然后比较GPU与CPU运行的花费时间，因为采用的是MNIST数据集所以没办法搭建完整的VGG16网络，就按个迷你版的把。...
模型推理时CPU和GPU结果不一致
小松的博客
09-27 1036
这个设置是默认为True的，会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速。也就是说训练时如果使用的最优的卷积算法，而关闭掉后选择了别的卷积算法，就会导致结果不一致。
基于pytorch的代码在GPU和CPU上训练时，训练输出结果不同问题
toro12306的博客
06-06 8998
最近打算将代码放在GPU上跑，但是每次跑出来的结果都和CPU跑出来的结果不同，代码是完全一样的，为什么会出现这个问题呢？
【深度强化学习】关于同一设备上cpu和gpu计算结果不一致问题
最新发布
weixin_56760882的博客
05-24 3579
1、在一般使用中，可以不必追求cpu和gpu计算的结果一致性，也也避免不了，且cpu和gpu导致的细小差别，在训练的效果上几乎没有区别。2、同时，在同一台设备上，我们尽量要求该程序的结果能复现，是为了更好修改超参数。（见:本文万能seed，适用于单机多卡）3、不必追求在不同的设备上能复现一致结果，最终的效果在相同的超参数和输入下，输出的结果也相差无几。4、cpu和gpu在设计时的目的也不同，有差异理所应当，这里本文只分析了在计算上和训练神经网络时的出现的差异，仅作参考。
[pytorch] 每次训练的结果都不同（无法复现）
热门推荐
currycode
06-05 1万+
原因： 没有设置seed，torch的一些操作有随机性。 解决：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7068 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using ...
量化加速-使用Pytorch-quantization对YOLOv8目标检测算法进行量化加速-模型小型化-附项目源码优质项目实战
05-08
4. **硬件兼容性**：了解目标平台的硬件特性，如CPU或GPU的指令集支持，以确保量化模型能够有效地运行。 5. **模型优化**：除了量化外，还可以考虑其他模型优化技术，如剪枝（Pruning）、模型蒸馏（Knowledge ...
a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master_pytorch_
09-30
4. **灵活性**：PyTorch更适用于实验和探索新模型，而numpy更适合于简单和快速的数值计算。 **案例研究：图像标题生成(Image Captioning)** 图像标题生成是计算机视觉与自然语言处理的交叉领域，目标是给输入图像...
PyTorch-GPU加速实例
09-16
在PyTorch中，GPU加速是通过将计算任务从CPU转移到GPU来实现的，以利用GPU并行处理能力来大幅度提升深度学习模型的训练速度。本文将详细讲解如何在PyTorch中利用GPU进行加速，并提供一个CNN（卷积神经网络）模型的...
PyPI 官网下载 | pytorch-fast-transformers-0.1.2.tar.gz
01-29
PyTorch作为一款强大的深度学习框架，因其灵活性和易用性深受广大开发者喜爱。而`pytorch-fast-transformers-0.1.2.tar.gz`这个压缩包，正是为PyTorch提供了一个高效的Transformer模块——Fast-Transformers。在本文...
pytorch在gpu训练加载模型,训练与测试在不同机器上遇到的问题总结
qq_38977019的博客
01-02 3005
今天遇到了在测试的时候遇到了一件有趣的事情： 模型是我在自己电脑上训练出来的，cuda:0，测试的时候为了加快程序运行的速度弄到了实验室的服务器上去跑，服务器一共两个GPU，0和1，0被另一个同学占用了，所以我通过device = torch.device(“cuda:1” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)去指定指用GPU1，(我怀疑我没有指定上，因...
Pytorch：比较CPU和GPU的运算速度
Zijie123pea的博客
03-17 5947
在跑神经网络的时候，GPU的作用是很明显的。下面比较一下CPU跑和GPU跑的区别： 先用CPU跑： import torch import time for i in range(1,10): start_time = time.time() #返回当前语句运行时的时间点（单位秒）。 a = torch.rand(i*100, 1000, 1000) #生成i*100个的1000行1000矩阵组成的张量，每个元素为0-1之间的随机值。 a = torch.mul(a,a)
CUDA编译结果与CPU结果不一致
baidu_17369275的专栏
07-08 1520
之前都是用32位进行debug，突然想用64位的了。一测试结果
Matlab BP神经网络训练的心得TIPS——关于为什么一样的训练集输入测试集，结果却不一样——手把手教你从神经网络工具箱到自定义网络（适用多输入多输出）
weixin_44276743的博客
03-30 2879
如果是新手自己搭建，特别是利用matlab的神经网络工具箱-导出脚本这种方式想自己上改动时，经常会面临一个问题——我在哪改权重和阈值？？？？
同样的代码 CPU 可以收敛，GPU却不能收敛
zlc0324的博客
01-19 1271
@TO同样的代码 CPU 可以收敛，GPU却不能收敛 1，网上很多说是代码有问题，但是我是直接将cpu的代码复制过来，改了device，还是不行； 2，将 tensorflow-gpu，CUDA，cuDNN版本匹配起来 之后就解决了。
不一样的显卡，在Pytorch中跑相同的网络，配置文件、参数、数据集完全相同，为什么训练结果相差特别多？
u013250861的博客
10-01 2720
gtx1070和gtx660，两个显卡，分别在caffe中跑相同的网络，配置文件、参数、数据集完全相同，为什么训练结果相差特别多，1070的训练损失特大，准确率与瞎猜差不多，反而是660的老显卡准确率0.9以上，请问有这是正常情况吗，难道根据显卡的配置不同，网络的参数调节也要有很大的不同吗？建议跑一下caffe 里的mnist example。看看新显卡环境是不是准确率低。然后换到cudnnV5的caffe版本再试试。很可能是cudnnV4和Nvidia显卡不兼容的问题造成的，我最近就遇到这个大坑。
NVIDIA Jetpack 5.0下Jetson平台PyTorch-GPU安装指南
PyTorch-GPU是专为运行在GPU硬件加速的设备上而优化的PyTorch版本，它可以充分使用GPU强大的计算能力，大幅提高模型训练和推理的速度。与CPU版本相比，它特别适合大规模深度学习任务。Torchvision库则为PyTorch添加...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值