利用GPU预热以及同步执行正确计算卷积神经网络推理性能【附代码】

利用GPU预热以及同步执行正确计算卷积神经网络推理性能【附代码】

我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时,通常会用AP,mAP来判断分类准确性,针对速度方面经常使用ms(毫秒),或者FPS(表示每秒处理多少张图像,或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候,常常会看到是直接用python中的time函数来计算,比如下面代码:time1 ...

谷歌提出新型卷积网络EfficientNet:推理速度提升5.1倍,参数减少88%(附论文&代码)

来源:机器之心 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文共1500字,建议阅读8分钟。 谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet,该网络具备极高的参数效率和速度。 [ 导读 ]谷歌提出了一项新型模型缩放方法:利用复合系数统一缩放模型的所有维度,该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研...

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