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AutoML(自动机器学习)

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详解Pytorch里的pin_memory 和 non_blocking
前言 pin_memory 和 non_blocking的作用分别是什么?网上看了很多解释,只是稀里糊涂的有个感觉,就是用了这玩意速度能变快,但是不知所以然,这篇文章希望能帮助你解惑,也给自己做个笔记
marsggbo
2022-05-11
1.9K0
论文解读 Once for all: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment
早期的NAS算法大都是针对某一个具体的硬件平台做模型搜索。换句话说,对于新的平台则需要重新搜索,这样既耗时又耗资源。所以这篇文章(简称OFA)的主要目的是只需要搜索一次就能为不同的平台找到合适的模型结构,所以论文名字取为 Once for All。
marsggbo
2021-07-27
8420
只需搜一次的NAS算法: Once-for-all
早期的NAS算法大都是针对某一个具体的硬件平台做模型搜索。换句话说,对于新的平台则需要重新搜索,这样既耗时又耗资源。所以这篇文章(简称OFA)的主要目的是只需要搜索一次就能为不同的平台找到合适的模型结构,所以论文名字取为 Once for All。
marsggbo
2021-07-24
1.1K0
GAMES201:高级物理引擎实战指南-Lecture 1 Taichi编程语言介绍
Taichi是基于python开发的高性能图形编程语言,为了解决python速度较慢的问题,特别设计了编译器,进一步提高了图形编程应用的生产力和可移植性。按Boss胡的说法是你只要装好了Taichi,别人的代码你copy过来基本上就可以直接用了,而不像OpenGL的一些你还得安装很多其他依赖库才能跑代码。
marsggbo
2020-06-12
1.3K0
概率密度估计介绍
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution),常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的,简称为PDF (Probability Dense Function)。
marsggbo
2020-06-12
1.1K0
概率密度估计介绍
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution),常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的,简称为PDF (Probability Dense Function)。
marsggbo
2019-12-29
1.1K0
Udacity并行计算课程笔记-The GPU Hardware and Parallel Communication Patterns
本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co
marsggbo
2018-01-23
1.1K0
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