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
纽约大学本周有一场探讨 “人工智能的未来” 的年度座谈会，Yann LeCun 邀请NVIDIA 联合创始人兼首席执行官黄仁勋 (Jen-Hsun Huang)先生在座谈会上发言。这场完美的盛会聚集了人工智能领域中的诸多翘楚以探讨人工智能的发展现状以及不断取得的进展。以下为黄仁勋先生的发言主题，即为什么说深度学习是一种需要新型计算模式的全新软件模式；为什么人工智能研究人员采用 GPU 加速的计算模
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
在Pytorch中，所有对tensor的操作，都是由GPU-specific routines完成的。tensor的device属性来控制tensor在计算机中存放的位置。 我们可以在tensor的构造器中显示的指定tensor存放在GPU上 也可以用 to 方法把一个CPU上的tensor复制到G
转载
2020-07-30 14:27:00
1478阅读
2评论
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
转载
2023-11-26 21:07:18
63阅读
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
转载
2023-10-06 13:49:57
204阅读
我想安装一个TensorFlow的GPU版，但是什么也不知道具体怎么开始，所以在网上搜了很久，最后结合自己的电脑终于安上了。这里把我的经验分享给大家，希望能有所帮助。1.首先，我们需要确定你的电脑的GPU是否支持安装。我看网上好多都有怎么查看的帖子。我就不仔细介绍了。（因为我的电脑自带NVIDIA的一系列东西，虽然也有CUDA，但是我后来还是自己安装了一下，因为原来的我找不到安装路径。我的电脑显卡
转载
2024-03-22 20:28:31
84阅读
层次分析法（AHP）：一种层次权重决策分析方法，日常生活中比如：冰箱品牌的选购（考虑到价格，性能，售后等因素）；旅游景点的选择（交通，居住环境，饮食等）。解题步骤： （1）.建立层次结构模型 （2）.构造判断（成对比较）矩阵 （3）.一致性检验案例： 构造判断（成对比较）矩阵 标度表：主要用于构造判断矩阵 注意：构造判断矩阵时，不同元素之间的重要程度一般主观判断，即自己凭主观做出判断，不过在真正的
转载
2024-07-11 08:22:18
53阅读
在 Spittr应用中，我们需要有一个页面展现最近提交的Spittle列表。因此，我们需要一个新的方法来处理这个页面。 1.首先，需要定义一个数据访问的Repository。为了实现解耦以及避免 陷入数据库访问的细节之中，我们将Repository定义为一个接口，并在稍后实现它我们只需要一个能够获取Spittle 列表的Repository，如下所示的SpittleRepository.
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
转载
2024-03-21 10:39:38
79阅读
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
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
转载
2023-11-08 14:26:48
384阅读
摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
转载
2024-05-24 22:42:20
675阅读
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到，在上一篇文章中使用预训练模型，必须至少的要4个文件：checkpoint
MyModel.meta
MyModel.data-00000-of-00001
MyModel.index这很不便于我们的使用。有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加
转载
2024-06-10 21:22:58
42阅读
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
转载
2024-03-26 12:49:29
205阅读
TensorFlow基础篇——（二）TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一： 在终端显式指定方法二 ：在Python代码中指定方法三 ：使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用法说明一、TensorFlow下tf.ConfigProto的使用方法二、Keras下tf.Con
转载
2024-04-16 08:16:43
402阅读
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
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):
转载
2024-10-20 11:32:29
54阅读
在学习某一神经网络框架时，数据流总是能帮助大家更好地理解整个模型的运行逻辑/顺序，而其中Dataloader的作用在某些时候更是至关重要的。 笔者将自己的学习到的关于dataloader的创建，作用尽可能详细地记录下来以方便日后回顾，也欢迎各位匹配指正。一句话概括Dataloader本质是一个迭代器对象，也就是可以通过for batch_idx,batch_dict in dataloader 来
转载
2024-07-11 19:04:33
403阅读
