¿Cómo programa Googlenet 1000 categorías en dos categorías?
Configuración de entrenamiento: tamaño de lote=128
El propio imagenet de caffe con modelo cuDNN es más rápido que googlenet con cuDNN
La capa VGG16 sin cuDNN es más lenta que el propio modelo de imagenet de caffe con modelo cuDNN
La capa VGG19 sin cuDNN es más lenta que el propio imagenet de Caffe con modelo cuDNN
1 CAFFE viene con su propia configuración y usa cuDNN
Velocidad de avance. : 220ms
Velocidad de retroceso: 360ms
2. CAFFE viene con su propia configuración y no utiliza cuDNN
Velocidad de avance: 300ms
Velocidad de retroceso: 410 ms
3, usando cuDNN
Velocidad de avance: 614 ms
Velocidad de retroceso: 1377 ms
4. , sin usar cuDNN
Velocidad de avance: 1145 ms
Velocidad de retroceso: 2009 ms
5. Capa VGG16, usando cuDNN
Velocidad de avance: 3101ms
p>Velocidad de retroceso: 8002ms
6 capas VGG19, usando cuDNN
Velocidad de avance: 3972ms
Velocidad de retroceso: 8540ms