最近在做某个视觉任务的模型训练，由于数据量比较少为了效果好一点，决定现在imagenet上pretrain一下骨干网络。但是在训练的时候遇到了一个问题：每隔num_workers个iteration数据加载都很慢，通过查找资料和代码搞清了这个问题。背景 设计了一个网络做目标检测，骨干网络是自己diy的因此没有pretrain的模型。而目标检测的数据集比较小，为了把模型训的好一点决定现把骨干网
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2023-10-15 13:06:33
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# 在PyTorch中使用num_workers进行数据加载的完整指南
对于刚入门的开发者来说，使用PyTorch进行深度学习中的数据加载和处理可能会感到有些棘手。在这篇文章中，我们将深入探讨何为`num_workers`，如何有效地在PyTorch中使用它，以及实现的具体步骤和代码示例，确保你能够顺畅地掌握这一重要概念。
## 基础概念
在PyTorch中，`DataLoader`是一个用
最近在用tensorrt api实现refinedet，中间过程记录一下。主要参考的如下仓库：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtxtensorrt api说明：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/c_api/index.html vgg主体部分实现了和pytorch精度一致，然后有个自定义L2
随着深度学习的普及，PyTorch 一直是数据加载的重要工具之一。然而，在实际使用中，我遇到了“PyTorch DataLoader num_workers是所有GPU”这一问题。接下来，我将分享解决这一问题的具体过程。
在我的项目中，我的目标是利用多GPU加速训练过程。以下是一些关键的用户场景还原时间线事件：
- **开始**：项目需要训练一个大型的卷积神经网络 (CNN)。
- **实施*
num_worker改为0之后程序超快
原创
2023-05-27 00:37:29
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# 实现“pytorch的num_workers设置1和0有什么区别”
## 关系图
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER ||--o| NOVICE : 教导
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class DEVELOPER {
- 经验丰富的开发者
- 教导小白
}
原创
2024-03-02 05:35:29
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### PyTorch的DataLoader中num_workers在哪修改
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何在PyTorch的DataLoader中修改`num_workers`参数来控制多线程加载数据的数量。
#### DataLoader的流程
在开始之前，让我们先来了解一下PyTorch中DataLoader的基本流程。DataLoader是PyTorch提供的一个用于数据
原创
2024-02-10 04:46:34
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作者：阿克西 编辑：学姐本章主要讲述数据模块，如何从硬盘中读取数据，对数据进行预处理、数据增强，转换为张量的形式输入到模型之中。1 模块简介本节主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。● 数据收集：收集原始样本和标签，如Img和Label。● 数据划分：划分成训练集train，用来训练模型；验证集valid，验证模型是否过拟合，挑
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2023-09-15 15:32:33
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1、输入域测试用例设计方法输入域测试法是一种综合的方法，其综合考虑了等价类划分法、边界值分析法等方法，针对输入可能存在的各种情况进行考虑。关于输入域测试法主要考虑以下三个方面：(1)极端测试(Extremal Testing)，需要选择测试数据覆盖输入域的极端情况。(2)中间范围测试(Midrange Testing)，选择域内部的数据进行测试。(3)特殊值测试(Special Val
当我们拥有多块显卡时，可以使用并行计算来加速，Pytorch并行计算总要用DataParallel和DistributedDataParallel两种，前者主要应用于单机多卡的情况，而后者可以应用于单机多卡和多机多卡。由于作者资源有限，因此只能用单机多卡来做总结。这里有详细的并行计算说明。 下面这张官方截图也详细说明了为什么DistributedDataParallel优于DataParallel
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2024-03-01 15:20:23
375阅读
9. **使用`DistributedDataParallel`进行多GPU训练**：相比`DataParallel`，`DistributedDataParallel`更适合大规模分布式训练，可以提高多GP
原创
2024-09-24 14:24:06
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，它旨在提供可扩展性和高性能的对象存储服务。在Ceph中，PG（Placement Group）和PGP（Placement Group Placement）是非常重要的概念。它们决定了数据在集群中的分布和复制方式，是Ceph集群运作的核心。
PG是Ceph中数据的最小单元，每个PG包含了一部分数据和元数据，并负责数据的分布和复制。PGP则是PG的一个更高层次的
原创
2024-03-21 09:41:06
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简介numpy是python的一个开源的数值计算库，该库可以用来存储和处理大型矩阵，比python的自带的list和tuple处理效率更高。numpy的创建和引入numpy是python的一个开源库，安装好python后可以采用如下的方式，安装numpy。pip3 install numpy
复制代码代码中引入numpy也很简单,采用如下方式就可以了。import numpy as np
复制代码
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2023-09-22 21:27:45
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**Web Worker和Service Worker简介**
Web Worker和Service Worker都是Web开发中的重要概念，它们能够在浏览器中进行多线程操作，提升Web应用的性能和响应速度。Web Worker主要用于在后台运行脚本，而Service Worker则可以作为浏览器和网络之间的代理，拦截并处理网络请求。
**步骤概述**
下面是实现Web Worker和Ser
原创
2024-04-23 18:45:10
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一、Worker、Executor、Task 三者的关系storm集群中的一台机器可能运行着一个或者多个worker进程，其从属于一个或者多个topology。一个worker进程运行着多个executor线程；每一个worker从属于一个topology；executor是单线程，每一个executor运行着相同组件(spout或者bolt)的1个或者多个task；1个task执行(spout或
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2023-12-18 16:08:14
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在Python编程中，涉及到许多数学概念的操作，比如“python for num”这类问题。这个问题主要围绕如何在Python中处理数字之间的排列组合。下面是详细的解决过程。
### 环境准备
在开始之前，需要确保你的开发环境中安装了必要的库和工具。以下是前置依赖的安装详情。
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
|-------------
# Java中的数字类型
## 引言
在Java编程语言中，数字是一种常见的数据类型。Java提供了不同的数字类型，用于存储不同范围和精度的数值。了解这些数字类型对于编写正确的代码、进行数学计算以及处理大数据非常重要。
本文将介绍Java中的数字类型，包括整数类型、浮点数类型和其他数字类型的用法和特性，并提供相应的代码示例。
## 整数类型
在Java中，整数类型用于存储没有小数部分的数
原创
2023-08-06 15:26:52
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这是我人生中第一篇博文，这么说显得太矫情，- -，总之这是一个我提升自己的好办法，在这里记录下自己的点点滴滴，给自己做个记号，当做日记吧。能认识几个好朋友是最好的啊 哈哈哈。
原创
2014-03-30 12:47:20
493阅读
Max Num Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 13983 Accepted Submission(s): 8855
Problem
原创
2022-12-02 00:23:27
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Max NumTime Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 14750 Acce
原创
2023-05-05 18:15:47
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