超参数调参可以使平均模型和高精度模型之间的差异。通常简单的事情，比如选择不同的学习速率或改变网络层大小，都会对您的模型性能产生巨大的影响。幸运的是，有一些工具可以帮助找到参数的最佳组合。 Ray Tune 是分布式超参数调优的行业标准工具。Ray Tune包括最新的超参数搜索算法，与TensorBoard等分析库集成，并通过Ray’s distributed machine l
超级计算机的petaflop时代已经来临，日前蓝色巨人推出了自己蓝色基因系列的最新作。据CNET报道，最新的蓝色基因产品代号/P，每秒钟的运算速度达到了恐怖的3petaflops，petaflop是指每秒运算速度达到百万次的四次方，这也是目前业界的新纪录，另一方面，在模拟纪实世界的过程中，该芯片的连续计算速度也有史以来第一次突破了1Petaflops。不可否认，该产品在超级计算领域具有里程碑式的意
安装的准备现在OpenFOAM已经更新到了第十版，之所以安装5版本，是因为我个人现在做CFD-DEM耦合的工作，CFDEM耦合软件支持的OpenFOAM就是5.x版本。不管是哪一个版本，安装过程和准备文件是基本一致的。
安装过程主要参考如下博客和帖子：https://www.cfd-china.com/topic/4296/一种集群非root用户编译openfoam的方法-基于centos7文件清
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2024-02-14 22:50:09
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光子计算机是一种由光信号进行数字运算、逻辑操作、
信息存贮和处理的新型计算机。它由
激光器、光学反射镜、透镜、滤波器等光学元件和设备构成，靠激光束进入
反射镜和透镜组成的阵列进行
信息处理，以
光子代替
电子，光运算代替电运算。光的并行、高速，天然地决定了
光子计算机的
并行处理能力很强，具有超高
运算速度。
光子计算机还具有与人
最近在学习使用超算来跑实验室的程序，将一周的学习心得记录在这。另外，Linux的及超算使用的基础几乎为0，描述有错请及时指正！前提：使用的超算集群分为登录服务器user@login和其他运算服务器，以下统称为n节点，且整个集群共用同一存储。可以理解为系统为每一位用户开辟一块存储，登录节点只允许登录登出操作，部署任务需要切换到其他可用的节点，但由于这些节点共用存储，所以只需将程序和数据上传一次即可在
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2024-07-15 13:33:15
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上个月学校的超算系统终于投入使用了..但是只有4块gpu...还是很让人头疼..希望大家都不会用..这样我就能一个人独占了上周去面试的时候问到有没有记录的习惯..然后说没有很尴尬..很早就想写博客了..一直拖着..那不如就从今天开始吧由于学校公开的手册写的非常之烂，就花了一些时间研究，目前基本掌握了使用方法登陆超算系统登陆还是很简单的，我用的是mac OS系统，直接在终端输入如下就可以了，然后回车
# 如何在超算上跑Python
超算（超級計算機）是用于处理复杂计算任务的强大计算资源。随着科学研究和数据分析需求的增长，越来越多的研究者希望利用超算来运行Python程序。然而，在超算上运行Python相较于在本地计算机上有其特定的要求和步骤。本文将介绍如何在超算上高效地运行Python程序，涵盖环境配置、作业提交等内容，并提供相关的代码示例。
## 环境配置
在开始运行Python程序之
原创
2024-09-20 16:30:37
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美国最新超级计算机Summit顶替中国神威超算榜首位置[图]： 2018年6月8日，美国能源部橡树岭国家实验室宣布，制造出了全世界目前最快的超级计算机Summit，顶替了中国“神威太湖之光”在超算排行榜的榜首位置。 So what? 相信很多朋友看到这则消息，不明白，研发出最新的计算机有什么用？ 美国研发出目前最快的超级计算机会带来什么影响？ 中国有没有应对措施，下一步计算机的研发目标在哪里
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2024-09-25 09:11:52
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# 使用 PyTorch 实现超像素 Segmentation
超像素是一种将图像分割为多个具有相似颜色或纹理的区域的方法，常用于图像处理和计算机视觉。本文将指导刚入行的开发者如何使用 PyTorch 实现超像素分割。以下是整个流程的概述和详细步骤。
## 流程概述
我们可以将超像素分割的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
目录一. 图像超分辨率重建概述1. 概念2. 应用领域3. 研究进展3.1 传统超分辨率重建算法3.2 基于深度学习的超分辨率重建算法二. SRResNet算法原理和Pytorch实现1. 超分重建基本处理流程2. 构建深度网络模型提高超分重建性能3. 基于子像素卷积放大图像尺寸4. SRResNet结构剖析5. Pytorch实现5.1 运行环境5
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2023-12-05 21:23:07
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好像还挺好玩的GAN重制版4——Pytorch搭建SRGAN平台进行图片超分辨率提升学习前言源码下载地址网络构建一、什么是SRGAN二、生成网络的构建三、判别网络的构建训练思路一、判别器的训练二、生成器的训练利用SRGAN生成图片一、数据集的准备二、数据集的处理三、模型训练 学习前言我又死了我又死了我又死了！源码下载地址https://github.com/bubbliiiing/srgan-p
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2023-10-09 16:45:37
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目录一、什么是超像素？二、超像素具有哪些特点？三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤四、SLIC算法代码实现五、效果展示和分析六、基于超像素的边缘检测代码七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是超像素？ 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，它是指具有相似纹理
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2024-02-03 11:31:11
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# PyTorch超分算法科普
超分辨率是指通过提高图像质量，使图像变得更加清晰和细致。在计算机视觉领域中，超分辨率算法被广泛应用于图像增强、视频处理等方面。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和库函数，方便用户进行深度学习模型的搭建和训练。本文将介绍如何使用PyTorch实现超分辨率算法，并提供相关代码示例。
## 什么是超分辨率算法？
超分辨率算法是一种
原创
2024-06-10 04:21:41
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说到时下最火的两个深度学习框架，莫过于PyTorch和TensorFlow了。近日，美国知网Reddit机器学习社区中的一则热帖引发了讨论，Horce He在其个人论坛中发表了一篇题为《2019年机器学习框架的状态》的文章，指出了PyTorch的增长在研究领域已经大幅超越TensorFlow，研究人员正在舍弃TensorFlow并大量涌向PyTorch。同时，在工业界中，TensorFlow仍然是
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2024-09-02 12:56:56
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在深度学习的训练过程中，选择合适的超参数是至关重要的，尤其是对于优化器如 PyTorch 的 Adam。这篇博文将记录我在解决“PyTorch Adam 超参”问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践等方面的详细信息。
### 环境预检
首先，我对系统的环境进行了预检以确保其兼容性，这是非常关键的一步。下图是我使用四象限图分析的环境预检结果，说明了不同环境的兼
安装到官网根据要求运行相应的命令Start Locally | PyTorch 例：Stable（稳定版）、Windows、Conda（anaconda版本）、Python3.6、None（没有GPU即CPU版本） 打开cmd依次运行命令即可conda install pytorch-cpu -c pytorchpip3 install torchvision 库中的torch.nn.M
探秘Meta-SR-Pytorch：超分辨率技术的高效实现在计算机视觉领域，图像和视频的超分辨率（Super-Resolution）是一项重要的技术，它能够将低分辨率的内容提升到更高清晰度，从而提供更好的观看体验。 是一个基于 PyTorch 的开源项目，专注于实现大规模多尺度超分辨率。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及特点，以期吸引更多开发者和研究者关注并利用这个工具。项目简介Meta-
Pytorch安装简单版本有手就行啥也不用配
原创
2022-06-07 12:46:07
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# PyTorch 超参数优化指南
在深度学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型的性能有至关重要的影响。适当的超参数选择可以显著提高模型的预测精度。因此，进行超参数优化是深度学习模型调优的一项重要工作。
## 流程概述
下面是进行 PyTorch 超参数优化的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|-----------|
原创
2024-10-16 04:09:30
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# 图像超分辨率与 PyTorch
图像超分辨率（Image Super-Resolution, SR）是计算机视觉领域中的一个重要课题。其主要目标是从一幅低分辨率（LR）图像生成高分辨率（HR）图像。随着深度学习的迅速发展，基于神经网络的方法逐渐取代了传统的方法，成为主流的超分辨率解决方案。
## 图像超分辨率的基本原理
图像超分辨率可以理解为一种图像重建的过程，主要步骤包括对低分辨率图像
