黄山新洲建设集团网站,网站收录上万没有流量,小学最好的网站建设,wordpress怎么更改后台路径创作不易#xff0c;您的打赏、关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力#xff01; 优化说明#xff1a; 避免重复下载和解压数据集#xff1a;将downloadTrue改为downloadFalse#xff0c;防止每次运行代码都重新下载和解压数据集#xff0c;从而节省时间。 使用pin…创作不易您的打赏、关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力 优化说明 避免重复下载和解压数据集将downloadTrue改为downloadFalse防止每次运行代码都重新下载和解压数据集从而节省时间。 使用pin_memory加速数据加载在DataLoader中设置pin_memoryTrue可以加快数据从CPU传输到GPU的速度。 设置torch.backends.cudnn.benchmark True启用CuDNN的自动优化可以根据网络结构和输入数据的大小自动选择最优的卷积算法提升训练速度。 使用混合精度训练利用torch.cuda.amp模块进行自动混合精度训练可以减少显存占用加快训练速度。 优化compute_miou函数改为使用GPU上的Tensor计算mIoU避免数据在GPU和CPU之间的传输提升计算效率。 减少输入图像尺寸将input_size从520减小到256可以减少模型的计算量加快训练速度。 调整num_workers参数根据CPU的核心数量适当增加num_workers提高数据加载的效率。 减少print输出避免过多的日志输出可以节省训练时间。
通过以上优化可以明显加快数据处理和训练的速度提高模型训练的效率。
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