torch.no_grad(): sample = model.decode(sample).cpu()(1)在深度学习中,我们有训练、验证、测试数据集。test(epoch)代码实际上是用于验证集的吗?在这里我们为测试数据集outside the epoch loop确定模型参数并进行预测。
(2) with torch.n
它们中的一些似乎在测试数据库上需要意外数量的CPU周期。当然,我可以看到在16:30有什么作业,但是由于crons的数量,如果我有一个这样的日志,我的任务会容易得多:
Dec 19 02:13:09 /var/crons/cron1 [user cputime used] [system cpu time used] [peak mem] ..