pytorch调用gpu运算 为什么Python效率这么低，还这么火？

为什么Python效率这么低，还这么火？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

40 GPU使用率不正常？

如果视频内存的利用率不高，可以增加批处理大小。这也与网络结构有关。在一些网络中，例如移动网，并行性本身不如VGg友好，因此没有解决方案。不同的深度学习框架对GPU优化有不同的影响。据我所知，tensorpack和mxnet对于GPU优化是很好的。Pytorch更糟一点。如果数据供应缓慢，GPU将等待。加速数据提供的常用方法：并行读取、固态硬盘、避免GPU和CPU之间频繁的数据复制。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

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