DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
之前从事的深度学习一直使用的pytorch框架，最近在测试一些深度方法的过程中需要用到TensorFlow并且需要调用GPU。以下潦草记录了自己在安装TensorFlow-GPU开发环境过程中遇到的一些问题以及解决的办法。1、新创建一个conda虚拟环境这个对于一些python老手来说不是什么难事了，直接上代码conda create -n tensorflow-gpu python=3.7创建过
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2023-09-20 06:57:04
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大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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# Python如何指定程序在GPU上运行
在进行深度学习和机器学习任务时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练模型的效率。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们指定程序在GPU上运行。本文将介绍如何使用TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架在GPU上运行程序，并提出一个项目方案来展示如何指定程序在GPU上运行。
## TensorFlow
TensorFlow是
原创
2024-04-10 05:25:16
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模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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1.简介mmdetection是商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱。 源码详情见GitHub mmdetection支持多种主流目标检测方法和backbone：ResNetResNeXtSENetVGGHRNetRPN✓✓☐✗✓Fast R-CNN✓✓☐✗✓Faster R-CNN✓✓☐✗✓Mask R-CNN✓✓☐
一、网络解析输入：416x416x3 输出：3个feature map：13x13x255、26x26x255、52x52x255（255 = 3x85 =3 x(4+1+80) ） 分别下采样32倍、16倍、8倍得到输出13x13x255、26x26x255、52x52x255，在MCCOCO目标检测竞赛中，小物体<32x32，大物体>96x96 13x13x255：13x13个gr
# 在GPU上运行HanLP的方案
## 问题描述
HanLP是一款流行的自然语言处理工具，但默认情况下它在CPU上运行。如果想要在GPU上运行HanLP，我们需要进行一些配置和修改。
## 解决方案
我们可以使用JVM参数来指定HanLP在GPU上运行。具体步骤如下：
1. 配置HanLP的JVM参数，指定使用GPU资源。可以通过以下代码示例来完成此步骤。
```java
// 设置JV
原创
2024-05-30 03:26:34
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多线程多线程简介多线程Java.Thread类进程：在操作系统中运行的程序就是进程，比如你的QQ，播放器，游戏，IDE等等。。。说起进程，就不得不说下程序，程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。而进程则是执行程序的一次执行过程，它是一个动态的概念。 是系统资源分配的单位通常在一个进程中可以包含若干个线程，当然一个进程中至少有一 个线程，不然没有存在的意义。线程是C
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2024-10-08 23:02:47
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在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
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2024-05-02 21:19:20
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作者：Onepagecode。
原创
2024-05-15 12:02:41
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在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：数据分析与可视化
生成内
引言 最精确的现代神经网络无法实时运行，需要使用大量的GPU进行大量的mini-batch-size训练。本文通过创建在常规GPU上实时运行的CNN来解决此类问题，并且该训练仅需要一个传统的GPU。 本文的主要目标是在生产系统中设计一个运行速度快的目标探测器，并对并行计算进行优化，而不是设计一个低计算量的理论指标(BFLOP)。 如图1中的YOLOv4结果所示，作者希望任何人使用传统的G
在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。
## 背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：
- 数据分
1. OpenVINO™ Model Server1.1 介绍 降低AI部署门槛。一种常见的部署方式是，在docker中加入python web框架和openvino推理框架，为了做多线程、负载均衡和扩展，需要添加gunicorn和gevent。1）gunicorn使用pre-fork模式来管理多进程，简单来说是启动多个worker、进行负载均衡、进行失败重启等功能。2）gevent是基于gree
ollama怎么配置在GPU上运行
在深度学习等计算密集型任务中，使用GPU可以极大提高计算效率。然而，很多用户在将工具如`ollama`配置为在GPU上运行时遇到了困难。本文将系统地阐述如何解决“ollama怎么配置在GPU上运行”的问题，并逐步分析过程。
### 问题背景
在使用`ollama`进行AI模型推理时，由于模型的规模大、计算要求高，CPU处理速度显得力不从心。通过配置GPU运
