小编Dee*_*gla的帖子

t1_h = torch.tensor(np.arange(100000), dtype=torch.float32)\ncuda0 = torch.device('cuda:0')\nt1_d = torch.tensor(np.arange(100000), dtype=torch.float32, device = cuda0)\n

%timeit -n 10000 max_h = torch.max(t1_h, 0)\n%timeit -n 10000 max_d = torch.max(t1_d, 0)\n

\n

10000 个循环，3 个循环中最好的：每个循环 144 \xc2\xb5s

\n

10000 个循环，3 个循环中最好的：每个循环 985 \xc2\xb5s

\n

正如您在上面看到的，GPU 比 CPU 花费更多的时间。但如果我不指定计算最大值的维度，那么 GPU 会更快。

%timeit -n 10000 max_h = torch.max(t1_h)\n%timeit -n 10000 max_d = torch.max(t1_d)\n

\n

10000 个循环，3 个循环中最好的：每个循环 111 \xc2\xb5s

\n

10000 个循环，3 个循环中最好的：每个循环 41.8 \xc2\xb5s

\n

我也尝试过使用，argmax但max它工作正常（GPU 比 …