制作自定义数据集新的存储方式读取txt文件中的路径和标签读取完整的数据路径数据预处理整理任务，制作模型实例化我们的dataloader检测实例化是否正确代码整合 新的存储方式上节中，我们介绍了图像分类模型，所用的数据集是不同命名的文件夹存储各类花朵的图片。然而由于这样的存储方式应用很少，所以在实战中不算实用。本次我们介绍另外一种较为常见且比较简单的数据存储方式，将训练集和测试集图片放在两个文件价
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2024-09-14 08:32:17
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DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
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
一、前言最近开始重新记载我学习的pytorch笔记。今天讲的是加载数据的模块，为什么要写这个模块呢？因为我最近自己生成了个全新的数据集，需要加载，所以顺便把这个部分复习整理一下,列出了我觉得需要知道的一些技术点。提醒： 这篇文章可能会出现大量的代码。二、初时DataSet研究事情咱们还是要归于本身，所以我们直接先看这个类的源码部分。 class Dataset(object):
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2024-10-20 11:32:29
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nvidia-smi：控制你的 GPU大多数用户都知道如何检查他们的 CPU 的状态，查看有多少系统内存可用，或者找出有多少磁盘空间可用。相比之下，从历史上看，密切关注 GPU 的运行状况和状态一直比较困难。如果您不知道去哪里寻找，甚至可能难以确定系统中 GPU 的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA 最新的硬件和软件工具在这方面做出了很好的改进。该工具是 NVIDIA 的系统管理接口 (nvi
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2024-06-27 22:59:32
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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
简而言之，这俩就是自动帮我们取数据，避免了接触底层代码1、前言机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。 这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块:数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。 在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签； 有了原始数据之后，需要对数据集进行划分，把数据集划分为训练集、验证
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2024-06-17 19:45:52
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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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我们用实验室带有多块卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数加入以下代码段来用多个GPU来加速训练。device_ids = [0, 1]
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)然鹅，也常常会由于正在运行程序的0卡显存不够放不下我们新来的
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2023-10-19 12:29:05
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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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## 判断PyTorch是否在GPU上训练
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何判断PyTorch是否在GPU上进行训练。在本文中，我将分享整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
### 流程概览
为了判断PyTorch是否在GPU上训练，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 检查是否可用GPU：首先，我们需要检查系统中是否有可用的GPU。PyTorch提供了一个函数`torch.c
原创
2024-01-25 14:36:11
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随着深度学习的普及，PyTorch 一直是数据加载的重要工具之一。然而，在实际使用中，我遇到了“PyTorch DataLoader num_workers是所有GPU”这一问题。接下来，我将分享解决这一问题的具体过程。
在我的项目中，我的目标是利用多GPU加速训练过程。以下是一些关键的用户场景还原时间线事件：
- **开始**：项目需要训练一个大型的卷积神经网络 (CNN)。
- **实施*
\作者：包云岗包云岗，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师、中国科学院大学教授，中国开放指令生态（RISC-V）联盟秘书长，从事计算机体系结构和开源芯片方向前沿研究，主持研制多款达到国际先进水平的原型系统，相关技术在华为、阿里等国内外企业应用。他曾获「CCF-Intel 青年学者」奖、阿里巴巴最佳合作项目奖、「CCF-IEEE CS」青年科学家奖等奖项。2020 年底给某大厂做过一个报告，包
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2024-08-13 08:57:29
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## Java在GPU上的运行指导
随着机器学习和数据处理需求的提升，越来越多的开发者希望将Java程序放到GPU上运行，以提高计算性能。虽然Java本身并不直接支持GPU编程，但我们可以通过一些库和接口实现这一目标。本文将为你详细介绍如何在Java中使用GPU。
### 整体流程
下面是将Java程序与GPU结合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 04:48:03
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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
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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Django 模型之模型类查询
1. 查询集all, filter, exclude, order_by调用这些函数会产生一个查询集，QuerySet类对象可以继续调用上面的所有函数。1.1查询集特性1) 惰性查询：只有在实际使用查询集中的数据的时候才会发生对数据库的真正查询。2) 缓存：当使用的是同一个查询集时，第一次使用的时候会发生实际数据库的查询，然后把结果缓存起来，之后再使用这个查
