0x01 数据加载1.1 加速途径当分布式训练时候，为了加速训练，有三个层面的工作需要处理。数据加载层面多机通讯层面代码层面在数据层面，可以使用多进程并行加载来加速数据预处理过程，也有利用GPU特点来加速，比如Nvidia DALI 通过将数据预处理放到 GPU 处理来解决 CPU 瓶颈问题。在多机通讯层面，有各种集合通信库可以利用，比如NCCL，OpenMPI, Gloo 等。在代码层面，可以使
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2024-06-15 21:43:43
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前言什么是运算符？ 举个简单的例子 1 +2 = 3 。 例子中，1 和 2 被称为操作数，+ 称为运算符。Python支持如下运算符：算术运算符比较（关系）运算符赋值运算符逻辑运算符位运算符成员运算符身份运算符三目运算符运算符优先级本篇文章我们将主要对算术运算符进行介绍。算术运算符算术运算符就是我们常用的加减乘除的运算符，算术运算符列表如下:运算符描述+加-减*乘/除%返回除法的余数**幂运算/
# R语言lda计算结果与公式法不同
在机器学习和自然语言处理中，主题建模是一种用于发现文本数据中主题和主题之间关系的技术。其中的一个流行算法是Latent Dirichlet Allocation（LDA），它通过分解文档-主题和主题-词语矩阵来发现主题。在R语言中，我们可以使用`topicmodels`包进行LDA主题建模。
然而，我们会发现R语言lda计算结果与公式法不同。在公式法中，L
原创
2024-04-07 06:13:53
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一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议［2］ 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。 Python执行： Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Pyt
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2023-08-11 23:43:32
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Torchsummary打印数据提取写在前面：Torchsummary的尿性Torchsummary提取打印数据方式 写在前面：Torchsummary的尿性Torchsummany所提供的summary方法是作pytorch模型各层数据可视化的优秀方法，但是原本的summary方法只能做到调用后打印各层的数据信息，并没有提供任何子函数和官方方法来使使用者提取想要的数据信息。我们只能另辟蹊径。T
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2024-06-24 04:26:12
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# Pytorch 多次检测结果不同
在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时，经常会遇到多次运行同一段代码，但每次得到的检测结果却有所不同的情况。这可能是由于随机性引起的，比如模型参数的初始化、数据加载时的随机采样等。本文将介绍为什么会出现这种情况，并提供解决方案。
## 问题出现的原因
PyTorch中的一些操作是依赖于随机性的，比如数据加载时的shuffle操作、模型参数的初始
原创
2024-05-14 05:32:34
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# 理解“mmdetection不同pytorch版本训练出的结果”
在使用 `mmdetection` 进行目标检测训练的过程中，可能会遇到不同的 PyTorch 版本导致训练结果不同的问题。在这篇文章中，我们将详细讲解解决此问题的流程，并提供每一步需要执行的代码。
## 流程概览
我们可以将流程划分为以下几个步骤，方便理解和实施：
| 步骤 | 描述
作者 | 周志鹏责编 | 刘静这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。 首先，导入案例数据集。因为案例数据存放在同一个Excel表的不同Sheet下，我们需要指定sheetname分别读取：
下面开始清洗的正餐。
增——
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2024-05-27 21:57:03
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# PyTorch数据在不同显卡上的实现
## 概述
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常需要利用多个显卡来加速模型训练。本文将介绍如何在PyTorch中实现将数据分布在不同显卡上进行并行加速的方法。
## 流程概览
下面是实现这一过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 检查系统中可用的GPU设备 |
| 步骤2 | 定义模型 |
|
原创
2023-10-16 03:24:08
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# Python计算结果
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、优雅且容易理解的特点。它广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等各个领域，而且Python具备强大的计算能力。
## 数字运算
Python可以进行各种数值计算，包括加减乘除、取余、幂运算等。下面是一些常见的数字运算示例：
```python
# 加法
result = 2 + 3
print(result) # 输
原创
2023-07-22 05:11:27
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最近相关项目实践了MixNet网络，最终取得的效果不错，但是收敛的过程相对有些缓慢，具体原因还在分析当中，现将相关知识及代码解析如下。如下主要包括3个部分，1是MixNet的原理知识解析(整理自网络)，2是自己对于相应核心代码解析，3相关轻量级模型比较。1. MixNet 其主要创新点是，研究不同卷积核尺寸的影响和观察到组合不同尺寸的卷积核能提高准确率。作者将混合了不同尺寸的卷积核的卷积
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2023-12-21 12:54:38
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Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。repr()： 产
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2023-07-28 10:51:13
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# 实现Java不同设备不同采集时间
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[判断设备类型]
B -- iOS --> C[设置iOS采集时间]
B -- Android --> D[设置Android采集时间]
C --> E[结束]
D --> E
E --> F[输出结果]
F --> G[结束]
```
## 代码实现
```java
impo
原创
2023-08-17 17:01:21
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# 使用 jQuery 根据设备类型加载不同的 JavaScript 文件
在开发现代 Web 应用时，针对不同设备优化代码是一个重要的话题。不同设备（如手机、平板和桌面）其屏幕尺寸、操作系统和用户交互方式都有所不同。因此，有必要根据设备类型来加载不同的 JavaScript 文件，以提升用户体验。因此，本文将探讨如何使用 jQuery 来实现在不同设备上加载不同的 JavaScript 文件，
原创
2024-08-15 07:49:09
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Pytorch分布式笔记Pytorch多GPU计算笔记DP和DDP的区别DPDDPApexamp的使用apex.parallel.DistributedDataParallel的使用DP的使用DDP的使用相关概念相关参数相关函数spawn函数启动1、导入分布式训练相关的模块以及定义一些相关的参数2、定义并行训练函数3、创建主函数4、终端运行launch启动1、导入分布式训练相关的模块以及定义一些
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2023-08-01 13:50:35
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python返回list对应A1-A19:
[16.0, 12.0, 10.0, 19.0, 2.0, 4.0, 13, 3, 7, 5, 8, 15, 17, 1, 6, 14, 18, 11, 9][10.0, 12.0, 16.0, 13.0, 4.0, 2.0, 19, 15, 8, 5, 7, 3, 14, 6, 1, 17, 9, 11, 18][18.0, 11.0, 9.0, 1
原创
2021-06-12 18:42:27
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public static class CplexStatus implements Serializable { static final long serialVersionUID = -7367834674783924158L; int _status; String _name; public static final CplexStatus ...
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2021-08-04 23:02:32
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# 如何在Python中计算复数
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 输入复数
输入复数 --> 计算结果
计算结果 --> 结束
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---------- | -------------------
原创
2024-04-25 03:23:43
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在处理用 Python 计算结果的问题时，尤其是在需要进行复杂的排列组合时，背景的完整定位显得尤为重要。这类问题不仅影响个体的业务效率，还可能对整体项目进度和准确性产生深远影响。
```mermaid
quadrantChart
title 问题严重度评估
x-axis 业务影响
y-axis 紧急程度
"影响大而紧急": [0.8, 0.9]
"影响大而
配置与安装Pytorch之前装过了就不写在这了，anaconda真好用.jpg显卡：驱动 + CUDA工具包检查驱动：任务管理器 -> 性能 -> GPU 能显示型号说明驱动是ok的创建环境和“把大象装进冰箱”一样需要三步： ①进入anaconda prompt ②conda create -n pytorch python=3.6 ps:这里的“pytorch”是我们取的环境名，“
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2023-12-11 19:34:32
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