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coolalex776
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bc4074ad
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1月 16, 2021
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2021-01-16 20:32:15
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3 changed file
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-48
new/dl-pt-workshop/3.md
new/dl-pt-workshop/3.md
+42
-42
new/pt-tut-17/24.md
new/pt-tut-17/24.md
+5
-5
new/pt-tut-17/63.md
new/pt-tut-17/63.md
+1
-1
未找到文件。
new/dl-pt-workshop/3.md
浏览文件 @
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new/pt-tut-17/24.md
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bc4074ad
...
...
@@ -361,11 +361,11 @@ Mean of highpass_waveform: 1.8138147234170177e-11
用户可能熟悉
[
Kaldi
](
http://github.com/kaldi-asr/kaldi
)
(一种用于语音识别的工具包)。
`torchaudio`
提供与
`torchaudio.kaldi_io`
中的兼容性。 实际上,它可以通过以下方式从 kaldi scp 或 ark 文件或流中读取:
*
read_vec_int_ark
*
read_vec_flt_scp
*
read_vec_flt_arkfile
/流
*
read_mat_scp
*
read_mat_ark
*
`read_vec_int_ark`
*
`read_vec_flt_scp`
*
`read_vec_flt_arkfile`
/流
*
`read_mat_scp`
*
`read_mat_ark`
`torchaudio`
为
`spectrogram`
,
`fbank`
,
`mfcc`
和
[
提供 Kaldi 兼容的转换。
](
#id2
)
resample_waveform 受益于 GPU 支持,有关更多信息,请参见
[
在此处
](
compliance.kaldi.html
)
。
...
...
new/pt-tut-17/63.md
浏览文件 @
bc4074ad
...
...
@@ -309,7 +309,7 @@ def allreduce(send, recv):
如您所知,如果在 GPU 上放置
`model`
,我们的分布式 SGD 示例将无法正常工作。 为了使用多个 GPU,让我们还进行以下修改:
1.
使用
`device = torch.device("cuda:{}".format(rank))`
2.
`model = Net()
`
\(\
rightarrow
\)
`
model = Net().to(device)`
2.
`model = Net()
=>
model = Net().to(device)`
3.
使用
`data, target = data.to(device), target.to(device)`
经过上述修改,我们的模型现在可以在两个 GPU 上训练,您可以使用
`watch nvidia-smi`
监视其使用情况。
...
...
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