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CHANGED
@@ -47,7 +47,7 @@ BATCH_SIZE = 8
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MAX_OUT_LEN = 50
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# prepare input
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input_str = ["
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inputs = tokenizer(input_str, return_tensors="pt", padding=True)
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input_ids = inputs.input_ids.to('cuda:0')
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@@ -73,10 +73,14 @@ print(res)
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## Demo output
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### input
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### output
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MAX_OUT_LEN = 50
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# prepare input
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50 |
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input_str = ["为什么我们需要对深度学习模型加速? ", ] *
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51 |
inputs = tokenizer(input_str, return_tensors="pt", padding=True)
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52 |
input_ids = inputs.input_ids.to('cuda:0')
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## Demo output
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### input
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为什么我们需要对深度学习模型加速? 。
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### output
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为什么我们需要对深度学习模型加速? 深度学习模型的训练需要大量计算资源,特别是在训练模型时,需要大量的内存、GPU(图形处理器)和其他计算资源。因此,训练深度学习模型需要一定的时间,并且如果模型不能快速训练,则可能会导致训练进度缓慢或无法训练。
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以下是一些原因我们需要对深度学习模型加速:
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1. 训练深度神经网络需要大量的计算资源,特别是在训练深度神经网络时,需要更多的计算资源,因此需要更快的训练速度。
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