背景介绍文本情感分析旨在自动地从非结构化的评论文本中抽取有用的观点信息 [1,2] 。早先的文本情感分析工作主要关注文档级别的情感分析和句子级别的情感分析，采用各种方法来分析评论文档或句子整体的情感极性（如正面、负面、中性）。不同于文档 / 句子级情感分析，细粒度情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis，ABSA）的目的在于分析评论文本中商品 / 服务的
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
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2024-05-07 10:26:20
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我们学习GPU编程，肯定都是要有CPU编程的基础，不可能连C都不会就直接学习GPU，因此，我们这一节就来讲一下CPU与GPU的不同，可以让大家更好的了解GPU编程。硬件架构不同，以Intel的某款8核处理器为例，CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了，相比之下，8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算，而是在做数据的传输。 再来看GPU的架构，从下图可以看出
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2024-03-01 08:58:46
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一、功耗：CPU的“人体极限”程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle TimeCPI和指令数都不太容易，越是研发CPU的硬件工程师们就从COU主频下手1、为什么奔腾 4 的主频没能超过 3.8GHz 的障碍呢？是因为功耗，我们的CPU，一般都被叫做超大规模集成电路，这些电路，实际上都是一个个晶体管组合而成的，CPU在计算、其实就是让晶体管里面的开关不断地区“打开”和“
有志于投身人工智能研究的青年 工程师之于计算机就相当于赛车手对待跑车一样，必须十分熟悉它的每一个部件，明白各自的用途，然后在每一次调参当中充分发挥各部分的潜力，最终才能爆发出最大的性能。本次分享以图像任务训练为例，将从CPU、内存、硬盘、GPU这些方面对算法性能的影响进行逐一分析，配合相应的实验，给出相应的优化建议。 数据流动路径 假设我们现在有一批图片集放在硬盘当中
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2024-08-21 11:06:11
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RNNs是神经网络中处理时序数据常用的单元，其中LSTM用得较多。即使目前Transformers几乎统一了天下，但在序列数据上仍然有一定的用武之地。LSTM需要按照时序一步步执行，同时计算的各个Kernel函数之间的间隙很大, 常被诟病效率不高，所以存在一定的优化空间，不同LSTM实现的效率也不一样（可以看这里的中文版）。 早就听说过Nvidia的cuDNN库对LSTM、GRU等等RNN Cel
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2024-03-26 11:13:02
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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
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2024-05-13 11:30:33
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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
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2024-07-30 19:28:42
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keras 多主机分布式训练，mnist为例1.概述由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras?hl=be2.配置首先，设置 TensorFlow
Keras是我最喜欢的Python深度学习框架，特别是在图像分类领域。我在很多地方都使用到了Keras，包括生产系统、我自己的深度学习项目，以及PyImageSearch博客。我的新书“基于Keras的深度学习计算机视觉”有三分之二的篇幅都跟这个框架有关。然而，在该框架过程中遇到的最大的一个问题就是执行多GPU训练。但是，这个问题将不复存在！随着Keras（v2.0.8）最新版本的发布，使用多GP
零、摘要及背景介绍本文是对Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging的总结，原文作者提出了基于LSTM(Long Short Term Memory)的一系列网络来用于序列标注。
其网络有单向LSTM、双向LSTM（BILSTM)及单向LSTM+CRF(Conditional Random Field条件随机场)和BILSTM + CRF。
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
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2024-03-16 17:01:10
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1.yolov3-voc.cfg(参考很多文章写的汇总，有些写了但还是不是很懂，如果有误请及时指正)[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64
TPS事务处理系统:Transaction processing systems (TPS) 提高事务处理效率与保证其正确性 在数据（信息）发生处将它们记录下来 通过OLTP产生新的信息 将信息保存到...Response Time响应时间是一个计算机，显示器成像等多个领域的概念，在网络上，指从空载到负载发生一个步进值的变化时，传感器的响应时间。通常定义为测试量变化一个步进值后，传感器达到最终数值
CPU上下文切换是保证 Linux系统正常工作的一个核心功能，按照不同场景，可以分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。究竟怎么分析CPU上下文切换的问题。过多的上下文切换，会把CPU时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，缩短进程真正运行的时间，成了系统性能大幅下降的一个元凶。既然上下文切换对系统性能影响那么大，到底要怎么査看上下文切换呢？可以使用vmstat这个工
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2024-10-06 12:55:02
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#学习率很重要，lr=2e-5训练集准确率0.99，lr=1e-3,训练集准确率0.6,loss降不下来。
#lstm的sequence是变长的，注意测试设置batch合理大小，确保不爆内存
import gluonnlp as nlp
import mxnet as mx
from mxnet.gluon.block import HybridBlock
from mxnet.gluon imp
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2024-09-03 21:05:17
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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
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2024-06-17 08:11:24
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剧照：约定的梦幻岛(第二季)作者：古明地盆楔子Python 有一个第三方模块：psutil，专门用来获取操作系统以及硬件相关的信息，比如：CPU、磁盘、网络、内存等等。首先我们要安装，直接 pip install psutil 即可，安装之后来看看它的用法。CPU 相关获取 CPU 的逻辑数量importpsutil
print(psutil.cpu_count())# 12获取 CPU 的物理核
YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 前
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2024-08-23 19:39:08
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张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU
