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本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送
在训练深度学习模型时,使用PyCharm的Debug模式和Run模式对训练模型的耗时会有一些区别。
Debug模式:Debug模式在训练模型时,会对每一行代码进行监视,这使得CPU的利用率相对较高。由于需要逐步执行、断点调试、查看变量值等操作,Debug模式会使得训练过程更加耗时。然而,这种模式对于调试模型和查找错误非常有帮助。
Run模式:Run模式在训练模型时,专注于执行训练过程,这使得GPU的利用率相对较高。由于不需要在运行时进行交互操作,Run模式的执行速度通常会比Debug模式快一些。然而,这种模式下无法进行逐步执行和断点调试等操作。
因此,Debug模式和Run模式对训练时间的影响主要体现在CPU和GPU的利用率上。具体哪种模式更有效,取决于你的需求:如果你需要调试模型和查找错误,Debug模式会更有帮助;如果你只需要快速训练模型并关注最终结果,Run模式会更加高效。
我采用MMDetetion训练,它可以通过钩子函数统计每一iter的数据读取耗时(data_time)和总耗时(time)
其中data_time为数据读取,主要消耗cpu资源
time-data_time为模型训练,主要消耗gpu资源
当使用PyCharm的Debug模式时打印结果如下:
当使用PyCharm的Run模式时打印结果如下:
实验结果表面,debug确实会增加cpu耗时,对gpu影响不大(time-data_time差不多)
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文章浏览阅读2.6k次。** 本文仅通过用openGL+QT简单实现二进制stl文件读取显示并通过鼠标旋转缩放, 是比较入门的级别,由于个人能力有限,新手级别,所以未能施加光影灯光等操作, 未能让显示的stl文件更加真实。****效果图:**1. main.cpp```cpp#include "widget.h"#include <QApplication>int main(int argc, char *argv[]){ QApplication a(argc, argv); _qopengl如何鼠标控制旋转
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