性能优化记录实验中碰到了一些性能方面的瓶颈，诸如显存OOM之类的错误，特开此贴抛砖引玉，为了后面更优雅的代码实现。显存优化图卷积相关领域通常有公式 其中一般是预先计算好的，并以稀疏矩阵的方式存储在Model里面。当节点数过多的时候，这个矩阵会占用很多显存，同时由于一些未知原因，用这个大矩阵乘上后面的H时，显存会占用。在我的场景下，6个G的sparsetensor ×一个几十M dense tens
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
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2023-11-26 21:07:18
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
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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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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
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2024-03-21 10:39:38
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1.使用DIH上传结构化数据 许多搜索应用索引结构化数据,如关系型数据库.DIH提供了一个这样的存储并索引结构化数据的机制.除了关系型数据库,solr可以索引来自HTTP的内容,基于数据源如RSS和ATOM feeds,e-mail库和结构化XML(可以使用XPath来生成字段) 更多信息参考 https://wiki.apache.org/solr/DataImportHandler.1.1
题外话：傍晚晚饭过后，总喜欢和朋友吹吹牛，和大多数人一样，我们的话题很日常，无非就是女人、前途和生活琐碎。如果某一个人感性一点或许会将话题会升华到事业以及自己对未来的畅想和规划。而作为同是搞计算机编程的，代码是必然会聊到的主题。今天我想分享的就是一个看似简单却不那么简单的问题，SimpleDateFormat的线程安全问题。问题：你知道SimpleDateFormat是否线程安全吗？假如你知道，那
Tutorial 8: Loading Maya 2011 Models
第八章：加载Maya2011模型
This tutorial will cover how to import static 3D models from Maya 2011. Note that this tutorial will be focused on Maya but
作用collate_fn：即用于collate的function，用于整理数据的函数。
说到整理数据，你当然要会用数据，即会用数据制作工具torch.utils.data.Dataset，虽然我们今天谈的是torch.utils.data.DataLoader。
collate_fn笼统的说就是用于整理数据，通常我们不需要使用，其应用的情形是：各个数据长度不一样的情况，比如第一张图片大小是2828
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2024-03-26 12:49:29
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基本配置1.导入必须的包。2.超参数的统一设置。batch size初始学习率（初始）训练次数（max_epochs）GPU配置batch_size = 16
lr = 1e-4
max_epochs = 100
#GPU配置
# 方案一：使用os.environ，这种情况如果使用GPU不需要设置
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'
# 方案二
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2023-11-08 14:26:48
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当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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从导入到编辑与分享，Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段，在各种视图模式下进行编辑，添加真正的 3D 特效，借助
NVIDIA 3D Vision优化和独家的
NVIDIA® Quadro®与
G
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2024-03-28 10:21:16
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目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑 任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。 任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的
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2024-02-28 10:33:29
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
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2024-02-27 14:47:04
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硬件软件环境Ubuntu 16.10GTX 750ti（需要一张NVIDIA的显卡，越新越好，新卡的Compute Capability版本高）NVIDA CUDA 8.0NVIDIA 驱动 375.26gcc version 4.91. 基础环境配置因为Ubuntu是机子新装的，所以我安装了Linux自己用的一些基本环境和python科学计算的库，请各取所需。基本开发安装vim sudo apt
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2024-07-18 06:42:32
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这个测试，是我自己在日常的产品对比中累积的，同样版本的软件，完全取决于CPU的性能(GPU加速仅供参考)可以看得出一个笔记本持续的一段时间内，散热、性能的发挥。方法是用格式工厂(比较low，但是很普遍、易用，其实是我只会用这么low的软件，刚和我女儿学会了快剪辑)剪同一段视频，从视频中截取10分钟，加上一张图片。新旧版本的软件，因为优化的提高，会有几个百分点的差异，我会一直用固定版本的软件。方法：
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2024-08-25 16:58:13
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这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
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2024-07-30 16:38:44
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兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外，如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容，会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持，或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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2024-03-17 14:24:34
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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