torch_temporal_to_spatial:使用 nn.SpatialConvolution(MM) 的 nn.TemporalConvolution 的火炬实现，这在 GPU 中要快得多

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文件名称：torch_temporal_to_spatial:使用 nn.SpatialConvolution(MM) 的 nn.TemporalConvolution 的火炬实现，这在 GPU 中要快得多

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更新时间：2024-06-26 13:05:49

Lua

torch_temporal_to_spatial 使用 nn.SpatialConvolution 或 nn.SpatialConvolutionMM 的 nn.TemporalConvolution 的火炬实现，这在 GPU 中要快得多 基准 以下所有时序均在 amazon ec2 GPU 实例上运行。 nn.SpatialConvolutionNN:cuda 是以原始方式使用 nn.SpatialConvolutionNN 模块，不对输入或输出进行任何转换以使 1d 数据显示为 2d TemporalConvolutionMM:cuda 在这个 repo 中实现，并用重塑、转置和视图包装 nn.SpatialConvolutionNN 以重新组织 1d 数据以显示 2d nn.SpatialConvolutionMM 与 nn.SpatialConvolutionNN:cud

【文件预览】：
torch_temporal_to_spatial-master
----test_TemporalConvolutionMM.lua(6KB)
----TemporalConvolutionMM.lua(2KB)
----README.md(13KB)
----benchmark.lua(5KB)