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为什么pytorch可以做到比tf还快?
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为什么pytorch可以做到比tf还快?# Programming - 葵花宝典
d*r
1
之前(一年半了)工作过的小公司的老板请我回去,现在在大银行但是看不到发展空间
,该怎么选择呢?
谢谢
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w*r
2
tf是static graph,显然对并行优化提供了更多的信息和可能性。
之前看过一个比较,在几个常见模型上,pytorch居然比tf还要稍快一点。
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t*8
3
能在下一波裁员潮里面存活的公司优先
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g*u
4
因为tf快被狗家弄成狗屎了
跟狗屎比快也不难
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d*r
5
谢谢
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l*m
6
因为pytorch的理念就是直接用cudnn。狗家自己认为牛逼,总是自己写,然后发现比
cudnn慢个一倍,再写一个用cudnn的,但就有了几个API, 选对了才快。但自己写的一
般先推出,所以快的反而一般人不知道

:tf是static graph,显然对并行优化提供了更多的信息和可能性。
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w*g
7
靠,那哪个API是cudnn的? 这几天又跟tf slim做了好一番斗争。似乎终于弄对了。

【在 l*******m 的大作中提到】
: 因为pytorch的理念就是直接用cudnn。狗家自己认为牛逼,总是自己写,然后发现比
: cudnn慢个一倍,再写一个用cudnn的,但就有了几个API, 选对了才快。但自己写的一
: 般先推出,所以快的反而一般人不知道
:
: :tf是static graph,显然对并行优化提供了更多的信息和可能性。
: :

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l*m
8
估计你也知道:
fused_batch_norm
TF_ENABLE_FFT_TILING_FORWARD=1
cudnn_rnn
nccl_sum for NVLink systems

【在 w***g 的大作中提到】
: 靠,那哪个API是cudnn的? 这几天又跟tf slim做了好一番斗争。似乎终于弄对了。
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