分割概率图取决于 CPU 或 GPU

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了分割概率图取决于 CPU 或 GPU，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决分割概率图取决于 CPU 或 GPU？

开发过程中遇到分割概率图取决于 CPU 或 GPU的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于分割概率图取决于 CPU 或 GPU的解决方法建议，希望对你解决分割概率图取决于 CPU 或 GPU有所启发或帮助；

我在 tensorflow 中写了一个语义分割模型。该模型在 cpu 中训练，预测也在 cpu 中完成。 一段时间后，我在 GPU 机器上再次运行预测，我注意到概率图中存在一些非常小的差异（附图）。 另外，我想检查一下batch size是否影响了预测分布（我一开始以为没有影响）。

我做了一个小实验来描述这四种情况：

A1) 在 cpu 中训练的模型和在 cpu 中运行的预测 --> Batch Size = 1

A2) 在 cpu 中训练的模型和在 cpu 中运行的预测 --> Batch Size = 64

B1) 在 cpu 中训练的模型和在 GPU 中运行的预测 --> Batch Size = 1

B2) 在 cpu 中训练的模型和在 GPU 中运行的预测 --> Batch Size = 64

我已经总结了附图中测试集中其中一张图像的一部分的结果。

我们可以观察到：

1. 训练模型并在 cpu 中运行预测提供相同的结果，无论批量大小如何。
2. 在 cpu 中训练模型并在 GPU 中运行预测时，批量大小会产生影响（尽管很小）
3. cpu 和 GPU 提供的预测不匹配（差异非常小）。如果截止阈值设置为 0.55，这可能是相关的，然后根据附图，cpu 会将其归类为背景像素 (0.5498570.55)如果图片是更大批次的一部分。
4. 再次运行 GPU 预测，提供不同的概率（再次出现非常小的差异），而 cpu 始终提供相同的概率。

这是重现该功能的 colab 链接。

所以我的主要问题是：

• 这种行为是否正常且预期会发生？
• 为什么会发生这种行为（文档）？
• 我怎样才能避免这种情况发生？以便在 GPU 中运行的预测始终提供与 cpu 相同的概率）并且与批大小无关？

解决方法

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的分割概率图取决于 CPU 或 GPU全部内容，希望文章能够帮你解决分割概率图取决于 CPU 或 GPU所遇到的程序开发问题。

如果觉得大佬教程网站内容还不错，欢迎将大佬教程推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
如您有任何意见或建议可联系处理。小编QQ：384754419，请注明来意。