Я использую MacBook Pro M4 и пытаюсь запустить простую NN на данных MNIST. Производительность MPS должна быть выше, чем у процессора. Но это существенно медленнее. Даже для простой NN, такой как показанная ниже, на процессоре это занимает около 1 с, а на mps — ~ 8 с. Я что-то упустил?
def fit(X, Y, epochs, model, optimizer):
for epoch in range(epochs):
y_pred = model.forward(X)
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, Y)
optimizer.zero_grad() # zero the gradients
loss.backward() # Compute new gradients
optimizer.step() # update the parameters (weights)
if (epoch % 2000 == 0):
print(f'Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}')
class NeuralNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(X.shape[1], 3)
self.fc2 = nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
x = F.sigmoid(self.fc1(x))
x = F.sigmoid(self.fc2(x))
return x
def predict(self, x):
output = self.forward(x)
return (output > 0.5).int()
model = NeuralNet().to(device=device)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... red-to-cpu
PyTorch на M4 Mac на MPS работает значительно медленнее по сравнению с процессором ⇐ Python
Программы на Python
1764186427
Anonymous
Я использую MacBook Pro M4 и пытаюсь запустить простую NN на данных MNIST. Производительность MPS должна быть выше, чем у процессора. Но это существенно медленнее. Даже для простой NN, такой как показанная ниже, на процессоре это занимает около 1 с, а на mps — ~ 8 с. Я что-то упустил?
def fit(X, Y, epochs, model, optimizer):
for epoch in range(epochs):
y_pred = model.forward(X)
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, Y)
optimizer.zero_grad() # zero the gradients
loss.backward() # Compute new gradients
optimizer.step() # update the parameters (weights)
if (epoch % 2000 == 0):
print(f'Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}')
class NeuralNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(X.shape[1], 3)
self.fc2 = nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
x = F.sigmoid(self.fc1(x))
x = F.sigmoid(self.fc2(x))
return x
def predict(self, x):
output = self.forward(x)
return (output > 0.5).int()
model = NeuralNet().to(device=device)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79597367/pytorch-on-m4-mac-on-mps-run-dramatically-slower-compared-to-cpu[/url]
Ответить
1 сообщение
• Страница 1 из 1
Перейти
- Кемерово-IT
- ↳ Javascript
- ↳ C#
- ↳ JAVA
- ↳ Elasticsearch aggregation
- ↳ Python
- ↳ Php
- ↳ Android
- ↳ Html
- ↳ Jquery
- ↳ C++
- ↳ IOS
- ↳ CSS
- ↳ Excel
- ↳ Linux
- ↳ Apache
- ↳ MySql
- Детский мир
- Для души
- ↳ Музыкальные инструменты даром
- ↳ Печатная продукция даром
- Внешняя красота и здоровье
- ↳ Одежда и обувь для взрослых даром
- ↳ Товары для здоровья
- ↳ Физкультура и спорт
- Техника - даром!
- ↳ Автомобилистам
- ↳ Компьютерная техника
- ↳ Плиты: газовые и электрические
- ↳ Холодильники
- ↳ Стиральные машины
- ↳ Телевизоры
- ↳ Телефоны, смартфоны, плашеты
- ↳ Швейные машинки
- ↳ Прочая электроника и техника
- ↳ Фототехника
- Ремонт и интерьер
- ↳ Стройматериалы, инструмент
- ↳ Мебель и предметы интерьера даром
- ↳ Cантехника
- Другие темы
- ↳ Разное даром
- ↳ Давай меняться!
- ↳ Отдам\возьму за копеечку
- ↳ Работа и подработка в Кемерове
- ↳ Давай с тобой поговорим...
Мобильная версия