1.pipeline清理建模代码我们先看看常规建模步骤是怎么样的？1 处理数据 2 选择模型 3 预测 4 评估每一步都十分的繁琐，如果我们照常这么写下去，代码会十分长且不易懂。但是python里面有个叫pipeline的东西，能把预处理与建模步骤打包在一起，使得代码精简美观。（也有个make_pipeline，步骤会简单些）
在SuperMap iDesktop中，有多种多样关于模型数据的处理功能，比如模型平移、模型旋转、模型切分等功能。但是有客户会发现，似乎是找不到模型缩放这个功能，那么要如何实现这个模型缩放呢？请跟随小编往下看。解决思路：这里我们主要是使用iDesktop中的点加模型功能进行模型的缩放，也可以在iDesktop帮助文档（http://support.supermap.com.cn/DataWareh
转载
2024-05-13 15:17:06
77阅读
CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化GPU优化对于GPU的优化，我们有不同的方法，比如挑选一个好
转载
2024-05-08 19:30:01
304阅读
本文是基于作者的使用经验上为读者提供的解决办法，如果更好的解决办法可联系作者。文章先从小办法讲起，绝招在文末，如果前面的小方法大家都懂可直接跳过1、google Chrome优化大家打开任务管理器可看到Chrome的进程里面有一个叫Software Reporter Tool 在长时间占用CPU和内存。Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必
转载
2024-03-19 17:09:51
486阅读
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。一、通常情况 先来说说free命令： 引用 1. [root@server ~]# free -m
2.
3. total used free shared buffers cached
4.
5. Mem: 249 163 86 0 10 94
6.
7.
转载
2024-04-15 11:14:14
1795阅读
大家看看我的内存占用情况：$ free -mtotal used free shared buffers cachedMem
转载
2024-04-16 13:42:02
180阅读
目录1.数据预处理1.1 中心化1.2 标准化1.3 PCA1.4 白噪声2. 权重初始化2.1 全0初始化2.2 随机初始化2.3 稀疏初始化2.4 初始化偏置2.5 批标准化3. 防止过拟合3.1 正则化3.2 Dropout1.数据预处理1.1 中心化每个特征维度都减去相应的均值实现中心化，这样可以使得数据变成0均值，尤其是对于图像数据，为了方便，将所有的数据都减去一个相同的值。1.2 标准
会。java导致内存泄露的原因很明确：长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄露，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期对象持有它的引用而导致不能被回收，这就是java中内存泄露的发生场景。 1.集合类，集合类仅仅有添加元素的方法，而没有相应的删除机制，导致内存被占用。这一点其实也不明确，这个集合类如果仅仅是局部变量，根本不会造成内
转载
2023-07-22 01:20:36
94阅读
最近有一个项目是要求能够实现一个网页，这个网页上要加载一个小镇，给的模型比较大，然后就被网络加载速度的问题所困扰1.发现问题就拿下面的例子来看，这里是在three.js中加载一个模型大小只有2.5Mb的模型（hb_01.fbx），可以看到在页面的整个加载过程中，它占了99%的时间，用了4.86s （plus：这个加载分析是点开开发人员工具，看网络那一栏）同时你可能会发现你第一次加载慢，第
转载
2024-09-23 07:52:21
222阅读
目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity
没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务;然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工厂”的概念已经诞生，帮你解决模型冗杂的困境。随着近年来大数据挖掘概念的兴起，数据分析建模的思想已经深入人心，于是会建模、能建模的人也就越来越多。他们可能是资深大拿，分析建模、结果解读手到擒来全搞定，但也可能是专业的“调包侠”，分析工具包拿来就
转载
2024-03-03 15:37:28
11阅读
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。这个问题，貌似有不少人在问，不过都没有看到有什么很好解决的办法。那么我来谈谈这个问题。/proc是一个虚拟文件系统，可通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段。也就是说可以通过修改/proc中的文件，来对当前kernel的行为做出调整。那么可通过调整/proc/s
转载
2024-04-17 10:34:50
142阅读
# 释放Python Flask占用的GPU资源
当使用Python Flask进行深度学习或其他需要GPU加速的任务时，有时候会出现GPU资源没有被正确释放的情况。这可能导致其他程序无法使用GPU，也会造成GPU资源的浪费。下面我们来介绍一些方法来释放Python Flask占用的GPU资源。
## 方法一：在代码中显式释放GPU资源
在Python Flask的代码中，我们可以显式地释放
原创
2024-06-23 04:37:37
212阅读
# 如何在 PyTorch 中查看模型 GPU 内存占用
在深度学习中，使用 GPU 进行加速训练是非常普遍的。然而，了解我们模型的 GPU 内存占用情况对于有效的资源管理和调试都是至关重要的。接下来，我将指导你如何在 PyTorch 中查看模型的 GPU 内存占用。
## 流程概述
在开始之前，以下是查看 GPU 内存占用的基本流程：
| 步骤 | 说明
一切要从CPU说起你可能会有疑问，讲多线程为什么要从CPU说起呢？原因很简单，在这里没有那些时髦的概念，你可以更加清晰的看清问题的本质。CPU并不知道线程、进程之类的概念。CPU只知道两件事:1. 从内存中取出指令2. 执行指令，然后回到1你看，在这里CPU确实是不知道什么进程、线程之类的概念。接下来的问题就是CPU从哪里取出指令呢？答案是来自一个被称为Program Counter(简称PC)的
示例： 当前Hugepage 占用内存756M [root@prim ~]# grep -i huge /proc/meminfo AnonHugePages: 0 kBHugePages_Total: 378HugePages_Free: 378HugePages_Rsvd: 0HugePages ...
转载
2021-09-08 11:31:00
3994阅读
2评论
在之前我们开发游戏一般都只是创建桌面应用程序，而不必去太多关注内存和CPU的使用，因为电脑的基本配置就可以胜任程序的运行。但是在将我们写好的桌面应用程序发布到手机上时，基本上会卡死。因为虽然我们最新的手机iPhone及Android提供了相当高的处理器及更多的内存，但是相比电脑上运行应用程序仍然是小巫
转载
2024-08-05 17:44:16
128阅读
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程在做深度学习项目的过程中，我们总会遇到困难或者说障碍，下面我们谈谈四个比较常见的问题。如何解决。 目录：问题一：缺少训练数据怎么办？问题二：训练的模型过拟合怎么办？问题三：训练的模型欠拟合怎么办？问题四：模型训练时间太长
目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.
转载
2024-03-08 09:08:13
1287阅读
1 并行问题的由来——从抛硬币说起 举个简单的例子：抛100次硬币统计正面向上的次数。我们可以拿一个硬币重复地抛100次。但有人嫌麻烦，就想能不能再叫一个人带另外一个硬币过来，两个人同时抛，这样每个人就能只抛50次了，节约了时间，并行的思想初现。问题来了，必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致性，才能确保该并行试验
