asp.net 2.0的问题确实还真不少，程序在部署状态下的运行情况还真的不是很乐观，问题一个接一个的出现。也不知道是不是目前基于asp.net 2.0的程序是不是还不多的原因（如果有的话可能大部分是从原来的1.1升级上来的），这段时间遇到的问题大部分都无法从google上得到直接的解决办法。不过通过分析总能得到一个理想的方案。不过下面的这个问题不知道能不能被定性为.NET 2.0的一个BUG。异
官方文档torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=Non
索引 除数据本身之外，数据库还会维护一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。索引的目的是提高查询效率，类比字典，它以索引文件的形式存储在磁盘上。 所以总结一句话：索引——排好序的快速查找的数据结构 索引的优势和劣势优势 提高数据检索的效率，降低数据
D a t a L o a d e r DataLoader DataLoader
from random import shuffle
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torch
原创
2021-08-02 14:20:00
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什么是倒排索引(Inverted Index) ？是搜索引擎最核心的数据结构，通过对document里面的数据进行切词并建立term到document的反向映射，来达到根据用户的query来快速定位想要查找的document。为了方便理解大家可以假设这个结构是 SortedMap<term,SortedList<docId>> (实际的倒排索引是一个多层映射的结
使用pytorch DataParallel进行分布式训练一、nn.DataParallel大致流程二、nn.DataParallel参数解读三、代码讲解1.使用DataParallell的细节2.全部代码四、总结 深度学习中经常要使用大量数据进行训练，但单个GPU训练往往速度过慢，因此多GPU训练就变得十分重要。pytorch使用两种方式进行多GPU训练，他们分别是 DataParallel
3.1 基本配置3.1.1 常用包import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer3.1.2 GPU的
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2023-10-06 13:49:57
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DataLoder的参数使用简单介绍一、首先需要导入库,下面两种方式都行from torch.utils.data import *
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset二、先建立自己的Dataset子类class my_Dataset(Dataset):
def __init__(self, 想要传入的参数):
#参数一般是路径
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2023-11-06 21:27:16
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首先聊一聊个人对于Pytorch为什么使用dataloder这一机制的理解：在没有用pytorch之前，我读取数据一般时写一个load_data的函数，在里面导入数据，做一些数据预处理，这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说，还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等，所以需要有一个模块来集中解决这些事情，所以就有了data_loader的机制本篇文章主要解决以下三个问题：
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2023-06-14 19:09:29
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目录一、基础概念二、创建数据集常用的方法2.1 使用 torch.utils.data.TensorDataset创建数据集2.2 使用torchvision.datasets.ImageFolder创建图片数据集2.3 继承torch.utils.data.Dataset创建自定义数据集三、Dataset的介绍和使用3.1 Dataset的介绍3.2 Dataset的核心接口3.3 Datas
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2023-09-11 09:55:04
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torch.utils.data.DataLoader是Pytorch中数据读取的一个重要接口，其在dataloader.py中定义，基本上只要是用oytorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入
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2023-05-26 16:42:18
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文章目录一、dataloader简介二、dataloader的使用2.1 简单测试2.2 通过tensorboard显示抓取结果2.3 shuffle 一、dataloader简介dataset在程序中起到的作用是告诉程序数据在哪，每个索引所对应的数据是什么。相当于一系列的存储单元，每个单元都存储了数据。这里可以类比成一幅扑克牌，一张扑克牌就是一个数据，一幅扑克牌就是一个完整的数据集。再把神经网
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2023-09-11 09:55:46
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第一步：我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说）。首先我们建立两个向量X和Y，一个作为输入的数据，一个作为正确的结果： 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集，并转化为pytorch能识别的数据集类型： 我们来看一下这些数据的数据类型： &nbs
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2023-08-31 21:48:48
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1 简介在学习李沐在B站发布的《动手学深度学习》PyTorch版本教学视频中发现在操作使用PyTorch方面有许多地方看不懂，往往只是“动手”了，没有动脑。所以打算趁着寒假的时间好好恶补、整理一下PyTorch的操作，以便跟上课程。2 Dataset以及DataloaderDataset 以及 Dataloader 是Pytorch中读取数据需要用到的两个重要的类
Dataset ：提供一种方式去
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2023-11-06 11:28:26
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简而言之，这个参数就是用来设定dataloader最后输出的batch内容；dataloader一次性从dataset得到batch大小的数据，但这些数据本身是分散的，拿图片举例，比如我们batch为8，则我们得到的是8个[3,256,256]（256为图片形状，随便设置的）大小的张量，通过collate_fn这个参数转化为形状为[8，3，256，256]的张量作为dataloader的输出。一般
用 Pytorch 框架训练深度学习模型，怎么能避得开 Dataloader 的使用呢？这个类的各个参数是什么意思？如何用好 Dataloader？本文的初衷，就是试着去回答这些问题。基本设置
dataset：torch.Dataset 子类的一个实例。
batch_size：批量大小，默认为 1
shuffle：指定是否打乱数据集。默认为 False在单进程下（num_workers=0），根据
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2023-09-11 09:51:02
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PyTorch学习笔记（4）–DataLoader的使用 本博文是PyTorch的学习笔记，第4次内容记录，主要介绍DataLoader的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（4）--DataLoader的使用1.Dataset和DataLoader的区别2.DataLoader的使用2.1DataLoader的基础使用3.学习小结 1.Dataset和DataLoader的区别 t
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2023-08-16 14:00:59
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DataLoader作用 首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练。官方对DataLoader的说明是：“数据加载由数据集和采样器组成，基于python的单、多进程的iterators来处理数据。”关于it
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2023-07-14 16:00:21
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前言 DataLoader 是 PyTorch 中用于数据加载的工具类，它可以帮助我们有效地读取和处理数据集。介绍与使用方式简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。结合代码来理解 首先我们先准备测试数据测试数据是由pytorch官方提供的CIFAR10
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2023-08-10 13:44:07
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Pytorch 训练时卡在dataloader1. 问题描述Traceback (most recent call last):
File "train_cross_dataset.py", line 281, in <module>
srocc_all[i], plcc_all[i] = solver.train()
File "train_cross_dataset
