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关于SRU是一种循环单元,其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上,而不会在许多任务上测试准确性。 在GTX 1070上测试的LSTM,conv2d和SRU的平均处理时间例如,上图“关于SRU”是一个循环单元,其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上,而不会损失在许多任务上测试的准确性。 在GTX 1070上测试的LSTM,conv2d和SRU的平均处理时间例如,上图显示了一个包含32个样本的单个小批量样品的处理时间。 与LSTM相比,SRU的速度提高了10到16倍,并且运行速度与使用conv2d进行的字级卷积一样快(或更快)。 本文有多个版本,请检查最新版本。 推荐人
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sru-master
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compare_cpu_speed_sru_gru.py 2KB
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compare_gpu_speed_sru_gru.py 2KB
test_impl.py 3KB
test_multigpu.py 1KB
test_backward_with_transpose.py 2KB
DrQA
train.py 14KB
requirements.txt 47B
prepro.py 12KB
drqa
utils.py 1KB
model.py 6KB
layers.py 9KB
rnn_reader.py 7KB
README.md 2KB
download.sh 537B
classification
train_classifier.py 6KB
dataloader.py 7KB
modules.py 3KB
README.md 2KB
docs
pytorch_installation.md 783B
.github
workflows
pythonpublish.yml 619B
test
test.sh 665B
test_amp.py 2KB
regression
build_artifact.py 1KB
test_regression.py 1KB
build_artifact.sh 2KB
artifacts
2.3.5.pt 9KB
sru
test_sru.py 5KB
test_torchscript.py 1KB
test_ts_cpp.py 661B
language_model
train_lm.py 9KB
train_enwik8.py 10KB
README.md 2KB
LICENSE 1KB
imgs
classification.png 214KB
speed.png 53KB
CONTRIBUTING.md 1KB
speech
CNTK_Bi-SRU_smbr.config 2KB
make_fbank_pitch.sh 1KB
CNTK_SRU_smbr.config 2KB
SRU_12L.ndl 4KB
CNTK_Bi-SRU.config 2KB
Bi-SRU_12L.ndl 7KB
BLSTM_5L.ndl 6KB
run_bi-sru.sh 7KB
run_sru.sh 7KB
CNTK_SRU.config 2KB
README.md 604B
LSTM_5L.ndl 7KB
run_swbd.sh 9KB
requirements.txt 19B
setup.py 2KB
.gitignore 172B
.circleci
config.yml 2KB
README.md 4KB
.flake8 158B
sru
__init__.py 296B
cuda_functional.py 8KB
ops.py 9KB
modules.py 29KB
csrc
sru_cpu_impl.cpp 9KB
main_test_cpp.cpp 2KB
sru_cuda_impl.cpp 16KB
CMakeLists.txt 2KB
README.md 1KB
sru_cuda_kernel.cu 44KB
sru_cuda_impl_dummy.cpp 6KB
version.py 22B
requirements-test.txt 14B
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LinSha
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