在我的研究中。我在神经网络中写了两层，底层的第一层是运行在GPU上的RNN，第二层是CPU (算法模型性质更适合CPU)，我是在chainer自定义链路中在CPU中实现的。实现并行链接的最佳实践和快速方法是什么？
浏览 3提问于2017-10-24得票数 0
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我一直在尝试修改Chainer的cifer示例代码，以便它可以与多个优化器一起工作。因此，我将三个优化器对象放入字典中，用模型设置它们，并将字典作为参数放入ParallelUpdate函数中。(参见下面的代码)optimizers['SGD'] = chainer.optimizers.SGD(args.learnrate)
optimize
浏览 4提问于2019-09-26得票数 0
我想在一个节点上的多个GPU上用链接器在CIFAR10数据集上训练一个CNN。我尝试用与相同的方式调整以使用ParallelUpdater，但是训练性能非常差--比在一个GPU上训练还要慢，即使所有8个GPU都被利用了。我换成了MultiprocessUpdater，性能(iters/sec)好多了。num_gpus = 8train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, batch_size)
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
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