我正在使用我的 MacBookPro。我正在尝试运行 mxnet python 演示代码，执行时间非常慢。执行代码需要很长时间。这是正常的吗？我还想在 Raspberry Pi 3 上运行 mxnet。
问问题
326 次
1 回答
2
几乎所有深度学习框架（包括 MXNet）都将使用 NVIDIA 的支持 CUDA 的 GPU 运行得更快。GPU 通常会将深度学习所需的各种矢量数学加速 100 倍。几年前（2012 IIRC），Apple 停止使用 NVIDIA GPU 制造机器。如果您有其中之一，请确保您有CUDA 在您的 Mac 上工作。我现在不知道有什么方法可以让 MXNet 使用 Apple 机器附带的 AMD 或 Intel GPU。还要知道，即使使用最快的 GPU 的深度学习作业，通常也需要数小时、数天甚至数周才能完成。因此，无论您使用什么硬件，耐心绝对是游戏的一部分。
也就是说，GPU 并不是运行深度学习系统的唯一方法。特别是对于使用预训练模型进行预测（推理）时，CPU 通常就可以了。所以这对于像语义图像处理这样的任务很有用。或者在训练时，使用更小的数据集和更小的模型可以让它们跑得更快。此外，为确保您充分利用 CPU，请检查您是否安装了良好的 BLAS 库，例如Intel 的 MKL。
但是要从树莓派中获得任何有用的工作，需要进行一些仔细的优化，即使是在推理方面也是如此。这是一个活跃的科学研究领域。例如见这篇论文。或者看看添加一个USB 硬件加速器。
于 2016-11-28T17:14:01.277 回答