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有关深度神经网络的训练（Training）和推断（Infer

[单选题]

有关深度神经网络的训练（Training）和推断（Inference），以下说法中不正确的是：（）

将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。

TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。

将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。

GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素。

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苦头陀

GPU只是用来加速计算，与模型本身没有直接的关系

发表于 2019-05-13 10:11:23 回复(0)

想吃鸡米饭

pytorch就是会报错，如果zai GPU上训练出来的模型不在GPU上进行测试

发表于 2023-02-13 16:05:36 回复(0)

Albert089

C也有问题吧？改变已训练好的模型的数值精度难道不会改变结果精度？那模型量化还要校准表干什么

发表于 2021-06-03 15:12:19 回复(1)

大佬求带。。

GPU训练出来的模型就是和CPU版不一样呀，怎么就可以了？大佬们解释一下

发表于 2019-04-12 15:35:39 回复(6)

牛客722897863号

推断时可以指定运行的设备(CPU or GPU)

发表于 2022-01-17 13:29:58 回复(0)

啦啦啦昊昊

推断就是说测试模型的时候吧

发表于 2020-05-08 18:39:20 回复(0)

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上传者：小小

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