跑一个epoch需要大概3分钟，看了同性能的显卡发现只需要不到一分钟
并且第一个epoch需要大约20分钟
观察实验文件夹后发现在第一个epoch的时候，一直在./0_gt_wavs文件夹下生成*.pt文件
不知道是否与我修改infer_web.py中代码使其能用amd显卡进行音高提取有关
修改后代码片段如下
if torch.cuda.is_available() or ngpu != 0: for i in range(ngpu): gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i) if any( value in gpu_name.upper() for value in [ "10", "16", "20", "30", "40", "A2", "A3", "A4", "P4", "A50", "500", "A60", "70", "80", "90", "M4", "T4", "TITAN", "4060", "L", "6000", "6600"#使amd显卡能够被正常识别 ] ):
请问如何解决这个问题
Tps-F
commented
2 weeks ago
跑一个epoch需要大概3分钟，看了同性能的显卡发现只需要不到一分钟 并且第一个epoch需要大约20分钟 观察实验文件夹后发现在第一个epoch的时候，一直在./0_gt_wavs文件夹下生成*.pt文件 不知道是否与我修改infer_web.py中代码使其能用amd显卡进行音高提取有关 修改后代码片段如下
if torch.cuda.is_available() or ngpu != 0: for i in range(ngpu): gpu_name = torch.cuda.get_device_name(i) if any( value in gpu_name.upper() for value in [ "10", "16", "20", "30", "40", "A2", "A3", "A4", "P4", "A50", "500", "A60", "70", "80", "90", "M4", "T4", "TITAN", "4060", "L", "6000", "6600"#使amd显卡能够被正常识别 ] ):请问如何解决这个问题