为了测试,在车辆重识别Veri776数据集下取了小样本数据集
1060
python==3.6.7 torch==0.4.0
Total elapsed time (h:m:s): 0:12:43
1660
python==3.7.1 torch==1.0.1
Total elapsed time (h:m:s): 0:11:45
1660花费的时间大约是1060的92.4%。
1060的cuda核心是1280,1660是1408,前者的核心大约是后者的91%,与花费的时间比例相近。
为了测试,在车辆重识别Veri776数据集下取了小样本数据集
1060
python==3.6.7 torch==0.4.0
Total elapsed time (h:m:s): 0:12:43
1660
python==3.7.1 torch==1.0.1
Total elapsed time (h:m:s): 0:11:45
1660花费的时间大约是1060的92.4%。
1060的cuda核心是1280,1660是1408,前者的核心大约是后者的91%,与花费的时间比例相近。
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