1、学习率设置策略Pytorch 已经实现了两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html2、dataloader中使用多个worker和页锁定内存当使用 torch.utils.data.Da
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2023-08-05 21:24:02
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TI C2000系列的DSP芯片算力有限，用于来控制有时候常会出现控制程序无法实现实时运行的情况，因此从本文开始，将陆续推出几篇DSP算法加速的方法 此方法只需要添加一行代码和一个预定义，即可达到算法整体加速的目的。先声明本文是讲的是TMS320F28377D，其他C2000系列芯片操作类似。目录1 一行代码2 一个预定义3 测试方法4 普通程序测试 测试结果5 中断程序测试
P30 GPU加速调用 GPU的两种方法：1、调用 .cuda()在这三个内容后面，加上 .cuda()方法下图中，在原来的三种内容上，分别加上.cuda( )，就可以了：让他们的返回值，继续等于原来的变量名，就可以不用管框架中的其他内容了：还有个loss function，不截图了。还有更规范的写法，这样的写法，可以避免没有gpu的电脑上跑不通的弊端：在视频中，还比较了cup和gpu的计算时间：
# 使用 PyTorch 实现 KNN
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且有效的分类算法。今天，我们将通过使用 PyTorch 来实现 KNN。本文将向你展示如何一步步实现 KNN，包括必要的代码和详细的注释。
## 流程概述
以下是实现 KNN 的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:39:40
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1.范数（norm）的简单介绍概念：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负，自反，三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，
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2024-09-13 16:45:22
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# 实现 GCN KNN PyTorch
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN（Graph Convolutional Network） KNN（K-Nearest Neighbors）模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法，它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法，用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法，我们可以进一步提升
原创
2023-08-30 15:00:31
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# 使用 PyTorch 实现 KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN 是一种简单而有效的机器学习算法，它的原理是通过计算样本之间的距离来分类和回归。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中实现 KNN。我们将按步骤分解整个过程，并使用代码示例来深入理解每一个步骤。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
作者：张俊红我的2020总结，戳图片，留言抽大奖大家好，我是老表～本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？01|算法简介：KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于
在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
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一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
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题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速
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2024-08-13 14:39:15
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让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning
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2024-05-18 08:22:03
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[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
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2023-10-16 21:08:39
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机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17
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2023-10-13 11:00:42
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PyTorch训练加速的17种方法整理了几个现阶段实用的：torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR. 传送门：Optim
当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不
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2023-11-04 16:09:13
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拿别人家的东西 写写啊 不乐意就忍了 还是先道歉 再发 并无什么好处 多谢 除了研究勿扰pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能：可以不必编写自定义循环，只要指定loss计算方法即可。可以通过cal
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2024-05-03 13:54:40
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1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。这里所说的距离
P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
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2023-07-23 21:41:19
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