文章目录背景可能的瓶颈本身训练代码(软件)可能的问题服务器(硬件)的问题硬件可能的问题1.CPUCPU的主要问题解决方案2.GPUGPU的主要问题3.硬盘io硬盘io的主要问题解决方法4.内存内存的主要问题解决方法总结 本文着重于硬件方面的问题，代码方面的问题后续会讨论。 背景多人使用一台服务器，常常会发生由于某个任务占用某个计算资源(cpu,gpu,内存，硬盘io等)过多，而导致其他任务由于
本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
前言近期在学习mmdetect，总体来说mmlab这个框架感觉上手难度还挺大的，自己也是结合b站各位up主（up主名称：我是土堆、OneShotLove、比飞鸟贵重的多_HKL）以及知乎mmlab官方边看边学，真的是保姆级教程，强烈推荐。但是大家为了防止以后忘记，记录一下，如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。 关于数据前期处理请参照上一篇博客：mmdetect2d训练自己的数据集（一）—— lab
一、准备数据（此阶段准备自己的数据，讲图片数据放在caffe/data目录下）有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原因是数据太大了。。。我去网上找了一些
背景介绍GPU 在以下方面有别于 CPU：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时逻辑判断又会引入大量的分支、跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。上图中，绿色的部分是计算单元（ALU），就是我们
1. 简介首先， 大家都知道在做深度学习以及科学计算时利用GPU算法，可以大规模的提高运算效率。我们首先来了解一下CPU与GPU的区别。上图为CPU 与GPU 架构上的区别，绿色部分可以理解为逻辑计算部分，黄色为控制区域， 而红色为存储区域，最明显的区别就是CPU拥有更多的存储，尤其是缓存，而GPU拥有更多的计算单元，简单来说单个GPU拥有更多的计算资源。而相对于比较简单的大规模运算，单个GPU可
1.为啥需要云训练呢？一般来说，模型训练的时间长达十几个小时，而且对于运行设备的要求极高，一般的学生（比如说我）想拿自己的笔记本电脑跑训练的话，首先就可能因为GPU的设置问题跑不起来，就算跑起来了，速度也很慢，而且对于电脑的伤害是很大的。2.恒源云GPU 恒源云_GPUSHARE-恒源智享云在控制台-我的实例 中，点击创建实例 接下来选择
pytorch训练技巧使用DataLoadersDataLoader中的workers数量 允许批量并行加载。因此，您可以一次装载nb_workers个batch，而不是一次装载一个batch。loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_worke
简单测评笔记本：thinkbook16p RTX3060标配模型是FCN，跑的小数据集, 用的tensorflow 同样的数据和模型参数，我们来看看在两块GPU上的表现如何吧：1、本地 RTX3060 6G (残血版，105w?）:2、Google Colab 分配的免费GPU： 【结果】除了第一个epoch速度不太稳定可以忽略：本地RTX3060：8s /epoch Colab免费GPU：6s
Pytorch踩坑记录之GPU训练模型 Case-1. 确定机器的cuda是否可用、GPU的个数 1. a) torch.cuda.is_available() # check cuda是否可用
2. b) nvidia-smi # 窗口 print 显卡信息
3. c) torch.cuda.device_count() # 统
【参加CUDA线上训练营】-Day3Programming optimization for data copyBefore Unified Memory Model在传统计算机架构中，CPU与GPU是分开独立工作的设备，数据传输需要经PCI-e通道传输。而在嵌入式GPU或片上系统SOC等集成环境。CPU/GPU/DSP/Modem被高度集成化。他们共享系统总线和内存。这就为减小IO瓶颈提供了可行
一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
《计算机组成原理第九讲(CPU模型).ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机组成原理第九讲(CPU模型).ppt(29页珍藏版)》请在装配图网上搜索。1、计算机组成原理,主讲：颜俊华 第九讲：CPU模型,CPU设计步骤,拟定指令系统 确定总体结构 安排时序 拟定指令流程和微命令序列 形成控制逻辑,画流程图(寄存器传送级),列操作时间表,组合控制：列逻辑式，形成逻辑电路,微程序控制：按微指
电脑卡的问题，除了清理法之外，网上建议最多的方法是装固态硬盘，但许多电脑依然保留机械硬盘。所谓固态硬盘，是集成电路存储技术制作硬盘。采用闪存为存储介质的硬盘，写入和读取速度非常快，尤其是随机读写速度超快，轻松0.1毫秒甚至更低，数据不受电源控制，受游戏玩家的追捧。3D游戏建模学习和创作时，电脑速度不是第一要素，特别是3D建模学习期间，低端电脑配置也可以完成3D建模软件的入门学习，如果是专业从事游戏
参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
其实是在CPU上跑的，这一点可以在requirements.txt中可以看到： tensorflow就是CPU版，GPU版本是tensorflow-gpu。 所以第一步是卸载tensorflow，安装tensorflow-gpu，为了避免兼容性冲突，tensorflow-gpu同样使用1.6.0版本。 卸载tensorflow：python -m pip uninstall tensorflow
深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras， 作为Pytorch的高阶API。本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器)训练模型的3种方法
1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，也称统计实验方法。是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用matlab辅助，与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。3. 规划类算法：线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等。竞赛中又很多问题都和规
