之前序列化沒有過多注意engine的大小問題,最近循環對一個模型序列化,發現大小會變化。不過經過驗證,並不影響前向的推理結果。
經過查閱,找打這個解釋鏈接,可能國內打不開該網頁。同樣的現象:大小不同,但結果一致。
官方的解釋:序列化的時候,依賴當前的機器狀態【GPU, OS/kernel, CPU, system load, available memory, etc】
之前序列化沒有過多注意engine的大小問題,最近循環對一個模型序列化,發現大小會變化。不過經過驗證,並不影響前向的推理結果。
經過查閱,找打這個解釋鏈接,可能國內打不開該網頁。同樣的現象:大小不同,但結果一致。
官方的解釋:序列化的時候,依賴當前的機器狀態【GPU, OS/kernel, CPU, system load, available memory, etc】
https://blog.csdn.net/lidawei0124/article/details/90116124
01 背景介紹 GPU 目前大量應用在了愛奇藝深度學習平臺上。GPU 擁有成百上千個處理核心,能夠並行的執行大量指令,非常適合用來做深度學習相關的計算。在 CV(計