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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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ニューラルネットのテスト段階でもGPU有利でしょうか

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2回答

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190閲覧

投稿2022/06/11 03:33

編集2022/06/15 21:54

ニューラルネットの訓練段階において莫大な訓練データに対して、GPUで並列・平行実行によって訓練時間短縮を図れますが、テスト段階(推論段階)では
入力データが一つしかないので、それでもGPUを使って実行時間が短縮できるのでしょうか。

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fourteenlength

2022/06/11 03:53 編集

> 実行時間が短縮できるのでしょうか 比較対象はCPUですか?それとももっと別の何かでしょうか? 参考:ニューラルネットワークは"ax + b"という超シンプルな繋がって計算がいくつも繋がってネットワークになっています。GPUに比べれば(複雑な計算もできる分)賢くしかも高速なCPUでも計算できますが、ネットワークの1つ1つは簡単な計算なので並列処理できるGPUに投げてしまえ、というわけです。
insecticide

2022/06/11 08:06 編集

お返事ありがとうございます >比較対象はCPUですか?それとももっと別の何かでしょうか? そうです。 訓練段階では多量な訓練データを使って並列・並行に行う可能性が高いので(それでもある程度の同期が必要)、一般論としてGPU有利と考えられますが、テストの段階では、一つのデータを入力して、前後順番に計算結果を継承して計算処理をして行かなければならないので、どの辺GPU有利でしょうか。少し具体的なヒントを頂ければと思います。
meg_

2022/06/11 12:06

モデルに拠るかと思いますし、マシンスペックにも拠るかと思います。実際にどのくらい差が出るかは計測しないと分からないのではないでしょうか?他にボトルネックがあればその差は問題にならないかもしれませんし。

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