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易风软件库4月21日消息,测试GPU显示卡的深度自学操控性须要采用某一的加权DRY。下列是许多常用的加权DRY:
TensorFlow Benchmarks:TensorFlow Benchmarks是两组特别针对TensorFlow的深度自学加权测试,包含传递函数自然语言、循环自然语言等。
Caffe Benchmarks:Caffe Benchmarks是两组特别针对Caffe的加权测试,包含传递函数自然语言、循环自然语言等。
MXNet Benchmarks:MXNet Benchmarks是两组特别针对MXNet的加权测试,包含传递函数自然语言、循环自然语言等。
DeepBench:DeepBench是两组特别针对深度自学架构的加权测试,包含传递函数自然语言、循环自然语言等。
这些方法能用作测试GPU显示卡的深度自学操控性。测试时须要特别注意下列两个各方面:
保证GPU显示卡BIOS已正确加装并投入使用CUDA积极支持。
采用完全相同的信息集和数学模型来较为完全相同GPU显示卡的操控性。
采用完全相同的深度自学架构和版来较为完全相同GPU显示卡的操控性。
测试GPU显示卡的训练和推理小说操控性,以赢得完备的操控性信息。
运转数次测试以以获取可信的平均值操控性信息。
透过加权测试,能介绍完全相同GPU显示卡的深度自学操控性,并可以选择最适宜自己市场需求的GPU显示卡。
总结
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