关于飞桨和TF 2的区别
fiyen123_ 发布于2020-05 浏览:2350 回复:4
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最近在努力学习飞桨框架的知识,希望早日将自己的代码从TF 2转到飞桨更高效地利用显卡算力。学习了一些其他大神写的代码,发现飞桨对网络层的定义基本都是直接def一个函数,然后搭建一个神经网络。而我在TF 2中经常用到是用继承的方式重写一个类,然后简单的直接用Sequential搭建一个网络,复杂的就再写一个类,将各个输出与输入关系在类中写好。请问大神用def写成一个函数和写成类哪个的效率高一点?飞桨框架有没有类似像TF 2继承后按照自己的需求修改一点点的做法?

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共4条回复 最后由用户已被禁言回复于2022-04
#5fiyen123_回复于2020-06
#3 ChunkitLau回复
还是早日找个实验室,多拿几张卡比较靠谱,还能并行

用免费的colab pro吧,cpu的速度太感人,我有很多预处理工作要做,反正cpu和GPU两个不能两全。百度两个都强,可是不能tensorflow。。。

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#4fiyen123_回复于2020-06
#3 ChunkitLau回复
还是早日找个实验室,多拿几张卡比较靠谱,还能并行

我做文本数据处理的,其实对算力的要求不是特别高。但是疫情不让回校,我学校有一张2060平时还能撑撑,在家用自己薄本的mx250,你不知道那速度有多感人。。。

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#3ChunkitLau回复于2020-06

还是早日找个实验室,多拿几张卡比较靠谱,还能并行

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#2ChunkitLau回复于2020-06

唉,转框架也是不容易,要不是没有算力谁愿意折腾

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