pytorch查看模型優(yōu)化參數(shù)？1、將早靜態(tài)方法的模型在多個(gè)GPU上聯(lián)成一體，只必須查GPU的個(gè)數(shù)。2、中的參數(shù)有三個(gè)，那個(gè)是是需要并行的模型，第三個(gè)是并行所使用的GPU列表（默認(rèn)不使用所有用下GPU

pytorch查看模型優(yōu)化參數(shù)？

1、將早靜態(tài)方法的模型在多個(gè)GPU上聯(lián)成一體，只必須查GPU的個(gè)數(shù)。

2、中的參數(shù)有三個(gè)，那個(gè)是是需要并行的模型，第三個(gè)是并行所使用的GPU列表（默認(rèn)不使用所有用下GPU），第三個(gè)是模型輸出所在的device編號(hào)（這個(gè)可以是cpu，默認(rèn)是GP）。

3、目的是不驗(yàn)證右行效果，我們定義一個(gè)不打印輸入輸出大小的模型，我們?cè)谟昧?個(gè)GPU分頭并進(jìn)該模型。

4、可以使用不可以一個(gè)數(shù)據(jù)集，在模型輸出結(jié)果后，我們?cè)俅蛴〕鰜?lái)出控制輸出結(jié)果的大小，與模型中的可以打印結(jié)果參與對(duì)比。

5、InModel是模型內(nèi)再打印的結(jié)果，Outside為模型外可以打印的結(jié)果。差別發(fā)現(xiàn)Outside的batch大小為所有In Model之和，代表上帝一個(gè)batch的數(shù)據(jù)被平均分到每個(gè)右行的GPU并且計(jì)算出，后再合并輸出來(lái)結(jié)果。

新入學(xué)研究生想學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能方向，學(xué)習(xí)路線是怎么樣的？謝謝您？

才是一名研究生導(dǎo)師，同樣大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是我的主要研究方向，因?yàn)槲襾?lái)回答我看看這個(gè)問(wèn)題。

簡(jiǎn)單，大數(shù)據(jù)只不過(guò)與人工智能有松散的聯(lián)系，但大數(shù)據(jù)方向與人工智能方向有相對(duì)很明顯的區(qū)別。大數(shù)據(jù)方向一般說(shuō)來(lái)致力數(shù)據(jù)價(jià)值化，牽涉到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析（開(kāi)掘）、數(shù)據(jù)完全呈現(xiàn)等內(nèi)容，同時(shí)還涉及到大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用研發(fā)。

人工智能研究的細(xì)分方向除開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)意思是、不自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)，另外人工智能明確的行業(yè)領(lǐng)域劃分問(wèn)題還可以不中,選擇智慧醫(yī)療、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能裝備、智慧教育等方向。從技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上來(lái)看，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算也都是比較比較互相交叉的聯(lián)系。

是對(duì)剛正式入學(xué)的研究生來(lái)說(shuō)，從大數(shù)據(jù)又開(kāi)始自學(xué)然后把再直接進(jìn)入人工智能領(lǐng)域也也可以的，例如從大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)而機(jī)器學(xué)習(xí)那就是也很比較普遍的選擇。從大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)過(guò)頭機(jī)器學(xué)習(xí)可以明確的以上學(xué)習(xí)路線展開(kāi)學(xué)習(xí)步驟：

第一：系統(tǒng)怎么學(xué)習(xí)看看算法知識(shí)。大多大數(shù)據(jù)方向的研究生在研二的時(shí)候會(huì)撤走項(xiàng)目組，具體的研發(fā)內(nèi)容要依據(jù)什么導(dǎo)師的安排來(lái)并且，而在研一期間要先要做基礎(chǔ)知識(shí)的深入學(xué)習(xí)，其中算法知識(shí)是比較好不重要的內(nèi)容。無(wú)論是從事大數(shù)據(jù)應(yīng)該人工智能，算法知識(shí)是重要的基礎(chǔ)。

第二：去學(xué)習(xí)幫一下忙大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)。自學(xué)大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)也能鍛煉自身的動(dòng)手實(shí)踐能力，而也都能夠靠積累肯定會(huì)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)這個(gè)可以從Hadoop就開(kāi)始學(xué)起，然后系統(tǒng)的學(xué)習(xí)再看看編程語(yǔ)言，可以選擇類(lèi)型Java或則Python，目前也可以需要重點(diǎn)關(guān)注幫一下忙Python。

第三：常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)的成功數(shù)據(jù)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)是目前接受數(shù)據(jù)分析的兩種通常之一，按結(jié)構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)的利用數(shù)據(jù)分析除開(kāi)數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練和算法應(yīng)用幾個(gè)步驟。實(shí)驗(yàn)是可以從也很常見(jiàn)的算法結(jié)束，例如fpfh、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、素凈貝葉斯等等。

我從事外貿(mào)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)二十年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)先后寫(xiě)一些麻煩問(wèn)下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，比較感興趣朋友是可以了解我，我相信肯定會(huì)會(huì)收獲不小。

要是有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或則是考研方面的問(wèn)題，都也可以在評(píng)論區(qū)留言！