最適化問題に対する超高速&安定計算

大規模最適化問題、グラフ探索、機械学習やデジタルツインなどの研究のお話が中心

Chainer 3.2.0 と imagenet その3

2018年01月12日 00時36分16秒 | Weblog
前回の V100 や GeForce GTX 1080 Ti などと比べると極めて遅いです(当然でしょうが)。。。

◯CPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz x 2個 + NVIDIA Quadro K420 1個
$ time python ../imagenet/train_imagenet.py -a alex -g 0 -E 50 train.txt test.txt
epoch iteration main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy lr
4 1000 3.40144 0.277312 0.01
9 2000 1.99988 0.510063 0.01
13 3000 1.33209 0.647812 0.01
18 4000 0.883646 0.757375 0.01
23 5000 0.599879 0.827563 0.01
27 6000 0.43296 0.875969 0.01
32 7000 0.329996 0.906187 0.01
37 8000 0.262041 0.924563 0.01
41 9000 0.222094 0.938438 0.01
46 10000 0.197076 0.944594 0.01

real 470m9.974s
user 227m48.250s
sys 284m33.631s

◯CPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz x 2個
# time python ../imagenet/train_imagenet.py -a alex -g -1 -E 50 train.txt test.txt

epoch iteration main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy lr
4 1000 3.36402 0.285094 0.01
9 2000 1.95647 0.519844 0.01
13 3000 1.29434 0.657719 0.01
18 4000 0.844572 0.766125 0.01
23 5000 0.561211 0.842094 0.01
27 6000 0.413539 0.8815 0.01
32 7000 0.312991 0.910937 0.01
37 8000 0.254715 0.927937 0.01
41 9000 0.19088 0.945312 0.01
46 10000 0.181867 0.950031 0.01

real 1032m4.749s
user 3634m40.588s
sys 6542m35.312s
コメント    この記事についてブログを書く
  • X
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする
« 日本版「量子」コンピュータ... | トップ | 九大-富士通研究所 技術交流... »
最新の画像もっと見る

コメントを投稿

ブログ作成者から承認されるまでコメントは反映されません。

Weblog」カテゴリの最新記事