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@@ -47,7 +47,7 @@ BATCH_SIZE = 8
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  MAX_OUT_LEN = 50
48
 
49
  # prepare input
50
- input_str = ["音乐推荐应该考虑哪些因素?帮我写一篇不少于800字的方案。 ", ] *
51
  inputs = tokenizer(input_str, return_tensors="pt", padding=True)
52
  input_ids = inputs.input_ids.to('cuda:0')
53
 
@@ -73,10 +73,14 @@ print(res)
73
  ## Demo output
74
 
75
  ### input
76
- 音乐推荐应该考虑哪些因素?帮我写一篇不少于800字的方案。
77
 
78
  ### output
79
- 音乐推荐是音乐爱好者们经常面临的问题。一个好的音乐推荐应该能够根据用户的需求和喜好,推荐出符合他们口味的音乐。本文将探讨音乐
 
 
 
 
80
 
81
 
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47
  MAX_OUT_LEN = 50
48
 
49
  # prepare input
50
+ input_str = ["为什么我们需要对深度学习模型加速? ", ] *
51
  inputs = tokenizer(input_str, return_tensors="pt", padding=True)
52
  input_ids = inputs.input_ids.to('cuda:0')
53
 
 
73
  ## Demo output
74
 
75
  ### input
76
+ 为什么我们需要对深度学习模型加速?
77
 
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  ### output
79
+ 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。
80
+
81
+ 以下是一些原因我们需要对深度学习模型加速:
82
+
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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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