使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data
每个标题都做了题目原网址的超链接 Day21<Alphabetic Removals> 题意: 给定一个字符串,要求按照字典序按照出现的前后顺序删除 k 个字母 题解: 记录字符串中各个字母出现次数 删去字典序下前 k 个 代码注释会比较清楚,题解可能讲的有点模糊了 上板子: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; int num[26] = { 0 }; int main() { int
每个标题都做了题目原网址的超链接 Day11<Given Length and Sum of Digits...> 题意: 给定一个数 m 和 一个长度 s,计算最大和最小在 s 长度下,各位数字之和为 m 的值 如果无法生成,则输出两个-1 题解: 需要注意:在输出最大值时,判一下 k 是否为 0 上板子: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; int main() { int le