Train2 Super resolution 모델, HAT train 정리 Ubuntu 20.04 공식 github https://github.com/XPixelGroup/HAT GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer - GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer github.com 앞선 글에서 (https://honbul.tistory.com/59) 4번, setup.py까지 진행.. 2022. 12. 26. 3080, Radeon vii, 6900xt, 딥러닝 (image classification) 학습 성능 비교 완벽하게 동일한 세팅(CPU/RAM/storage)에서 비교한 것이 아니므로 오로지 GPU의 성능을 비교했다고 하긴 어려움 적당한 비교(just curious)로 받아들이면 좋을듯 동일한 학습 모델, 데이터 셋에서의 학습 성능 비교 - 첫 2 epoch에 걸린 시간을 비교 Framework: Pytorch Model: efficientnet lite0 Batch size: 20 Image size: 384x384 데이터 수: 약 3만장 시스템: 결과: 결론 1. 역시 Nvidia가 좋다. 2. 학습속도는 조금 느릴지라도 AMD의 높은 GPU RAM은 무거운 모델 학습/구동에 좋을 수도 있겠다. 2022. 12. 12. 이전 1 다음
