Torch 加速

masterShaw2023-12-25 12:34

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loss.backward()
loss_item = loss.item()  # todo loss.item() 这个比较费时间  0.2743 秒

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loss_item = loss.item()   #todo 把它 移到 loss.backward() 前面，这个操作只需要 0.00027 秒
loss.backward()

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d_inv[torch.isinf(d_inv)] = 0.0  # todo 这个超级费时间 大约 0.04秒

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torch.argsort(pc1_sampling_confidence, dim=-1, descending=True)[:, :64] # 费时
torch.topk(pc1_sampling_confidence, 64, dim=-1) # 省时

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torch.arange(B, dtype=torch.long, device="cuda") # 省时
torch.arange(B, dtype=torch.long).to("cuda")  # 费时

A.to("cuda") 与 A.cuda() 是一样的时间