mnist数据集label进行to(device)处理后就不能用one_hot了，有人知道为什么？
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- 2022-05-27 10:58回答 1 已采纳 明确的说, 是不行的, 它的GPU加速本质上底层用的CUDA, 而CUDA必须基于NVIDIA 显卡/GPU, 目前你的Mac上应该没有NVIDIA显卡
- 2022-10-28 11:16回答 1 已采纳 显存占用多少？不要看显卡使用率，这个是平均使用率，如果模型小数据少，使用率低很正常
- 2022-10-25 09:11回答 2 已采纳 显存沾满说明有调用，只不过瓶颈不在GPU，而是你的其他部分，也就是常说的木桶效应，比如你这个明显就是内存不足导致的。另外，很多人有个误解，说GPU使用率不高，是不是没调用，但是实际上这里显示的一般是平
- 2022-01-16 10:56有为少年的博客 在PyTorch中如何高效的实现One-Hot编码？让本文给你一些建议。
- 2019-04-18 18:22回答 1 已采纳 自己蠢了，解决问题的方法不对。。总是纠结于vs2017这个环境。。。想着配置调试环境。。。只需要在程序中编程就行了。。。
- 2023-01-28 21:40回答 2 已采纳 跑的时候看下开下任务管理器，这里切换成cuda，然后运行看下这里的cuda和下面的现存有无上升，有上升说明有调用显卡。另外，你的模型有无预热？一般来说，显卡推理的前一两张速度会很慢，后面速度就飞起了。
- 2022-04-01 17:23回答 1 已采纳 检查tensorflow cuda cudnn版本是否对应
- 2020-07-22 11:52小鹏AI的博客 有梯度的函数 取最大值、最小值（relu） 方差 标准差 常用函数 没有梯度的函数 ...one_hot : y = i * x i本身是有梯度的（因为i是向量），i之前是一个id，是一个整数，没有deltaid的存在 Tx = i’ *
- 2021-07-27 19:52回答 1 已采纳 应该是参与运算的数据量太大或矩阵维度太大、运算太复杂，内存不够了。
- 2023-04-08 12:36回答 1 已采纳 mnist数据集太小了，所以gpu用不满，这是很正常的
- 2023-02-25 13:18回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这篇文章讲的很详细，请看：我就想知道第一次配置yolov3环境到底能有多麻烦（没有gpu如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案,
- 2020-04-22 22:11hxxjxw的博客 image,plot_curve,one_hot batch_size = 512 #一次处理的图片的数量 #gpu一次可以处理并行多张图片 transform = transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0....
- 2022-02-24 11:25回答 3 已采纳 可以用啊，判断GPU是否可用 ，否则使用cpu device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
- 2022-12-06 17:30Wanderer001的博客 tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定...
- 2021-08-09 19:36《神经网络与深度学习》是人工智能领域中的一个重要主题，它主要涵盖了神经网络的基本概念、深度学习的原理以及Python编程在该领域的应用。本压缩包包含了一份详细的PDF文档，旨在为初学者提供一个全面且深入的学习...
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