VGGNet是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由牛津大學計算機視覺組的研究團隊開發(fā)。VGGNet的設(shè)計思想簡單而有效，以深度堆疊的卷積層為主要特點。

VGGNet的核心思想是通過多個小尺寸的卷積核和池化層來構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)，具有比較小的感受野。相比于其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如AlexNet，VGGNet采用了更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有更多的卷積層和池化層，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的表達能力。

VGGNet的基本組成單元是由連續(xù)的卷積層和池化層構(gòu)成的塊，通常有兩到三個卷積層，后面跟隨一個池化層。整個網(wǎng)絡(luò)由多個這樣的塊組成，最后是幾個全連接層和一個輸出層。VGGNet的卷積核尺寸都是3x3，步長為1，并且在每個卷積層后都使用了ReLU激活函數(shù)進行非線性映射。

VGGNet的一個重要貢獻是證明了增加網(wǎng)絡(luò)深度可以提高性能，同時還提出了一種通用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計原則。VGGNet在2014年的ImageNet圖像識別挑戰(zhàn)賽中取得了很好的成績，成為了當時最具影響力的深度學習模型之一。其簡單而有效的設(shè)計思想對后來的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。

本次選取經(jīng)典的VGGNet對MNIST數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練操作，得到一個可用的模型文件，本次訓(xùn)練使用的服務(wù)器為煉丹俠平臺A100服務(wù)器，其中GPU型號為A100 80GB，CPU使用了AMD EPYC 7542 32-Core Processor，訓(xùn)練分為了GPU訓(xùn)練測試和CPU訓(xùn)練測試。

下面是GPU版本和CPU版本VGGNet訓(xùn)練MNIST數(shù)據(jù)集的完整代碼。

GPU版本：

CPU版本：

其訓(xùn)練過程如下：

1. 訓(xùn)練速度差異： GPU版本的訓(xùn)練代碼在訓(xùn)練過程中會明顯快于CPU版本。相比于CPU訓(xùn)練，使用A100訓(xùn)練的VGGNet時間性能提升了23倍，因為GPU在并行計算方面表現(xiàn)出色，特別適用于深度學習模型的訓(xùn)練。相比之下，CPU的通用計算能力較弱，處理圖像數(shù)據(jù)的卷積運算等任務(wù)相對較慢。

2. 硬件加速效果： GPU版本的訓(xùn)練代碼利用了GPU的并行計算能力，從而能夠在更短的時間內(nèi)處理更多的計算任務(wù)。這種硬件加速效果在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集或復(fù)雜模型時特別顯著。

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