Entraîner un réseau de neurones, un exemple à la fois, est lent et inefficace. Nous combinons les données en lots. Pour éviter que ce processus ne gêne le GPU, PyTorch utilise le chargement multithread. Pendant que le GPU calcule les dégradés pour un lot, le CPU prépare et découpe déjà le suivant.
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