背景在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMDB
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2023-08-08 13:14:11
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# Pytorch LMDB读取速度很慢的解决方案
## 背景介绍
LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种高性能的键值存储库，常用于机器学习中，特别是用于处理大规模数据集。PyTorch是一个流行的深度学习框架，但是在读取LMDB数据时可能会出现读取速度较慢的问题。本文将介绍如何优化PyTorch读取LMDB数据的速度。
## 问题分析
在PyTor
原创
2024-07-08 04:52:53
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最近在研究显著性检测，学着使用pytorch框架，以下纯属个人见解，如有错误请指出（一）自定义数据读取首先官方案例：PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。class Dataset(object):
def __getitem
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2023-09-04 10:31:31
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背景#在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMD
原创
2022-04-09 01:02:52
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这次是PyTorch的自定义数据读取pipeline模板和相关trciks以及如何优化数据读取的pipeline等。因为有torch也放人工智能模块了~从PyTorch的数据对象类Dataset开始。Dataset在PyTorch中的模块位于utils.data下。from torch.utils.data import Dataset围绕Dataset对象分别从原始模板、torchvision的
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2023-12-15 13:42:20
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# PyTorch 制作 LMDB 数据与读取
在深度学习中，大量的数据存储和读取操作是不可避免的。因此，如何高效地管理和存储数据就显得尤为重要。LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) 是一种高效的数据库系统，适合用于存储深度学习训练所需的大量数据。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 制作和读取 LMDB 数据，以下是详细的步骤和代码示例。
#
原创
2024-09-12 04:23:54
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# PyTorch 图片 LMDB
## 介绍
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的功能和工具，帮助我们更轻松地构建和训练模型。在深度学习中，数据的准备和处理是非常重要的一步。对于图像数据来说，通常我们会使用图像文件来存储和处理数据。然而，当数据集很大时，使用图像文件将会变得非常慢和低效。这时，一种更好的方法是使用LMDB（Lightning Memory-Map
原创
2023-08-14 03:48:48
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被这东西刁难两天了，终于想办法解决掉了，来造福下人民群众。关于Pytorch分布训练的话，大家一开始接触的往往是DataParallel，这个wrapper能够很方便的使用多张卡，而且将进程控制在一个。唯一的问题就在于，DataParallel只能满足一台机器上gpu的通信，而一台机器一般只能装8张卡，对于一些大任务，8张卡就很吃力了，这个时候我们就需要面对多机多卡分布式训练这个问题了，噩梦开始了
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2024-03-07 22:22:05
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PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取文章目录PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取背景
原创
2022-12-14 12:29:24
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# 使用 PyTorch 与 LMDB 数据库加速文件读取
随着深度学习的发展，如何高效地管理和读取数据成为了每个开发者需要解决的重要问题。PyTorch 提供了丰富的工具，方便我们读取和处理数据。如果你对 PyTorch 数据读取的速度感觉不满意，可以尝试使用 LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）数据库来加快你的数据读取速度。本文将带你一步步实现这一过程
目录原理部分代码代码注意点 原理部分为了通过前面的词预测后一个词。对于一个结构固定的模型来说，要求每个batch的输入数据的长度要一致将索引表示的词，转化为向量表示，作为输入层，将前面词的向量拼接才一起作为输入向量，经过一个权值矩阵后，使用tanh作为激活函数，得到隐藏层中前面词的向量表示。将隐藏层作为输入，同时也将输入层作为输入（注意点，也就是图上的绿色虚线），分别经过两个权值矩阵后相加得到输
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2023-12-01 10:59:16
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目录 一、任务描述二、思路分析三、准备数据集3.1 基础dataset的准备3.2 文本序列化四、构建模型4.1 仅有全连接层4.2 LSTM4.3 训练和测试五、完整代码5.1 全连接层实现分类完整代码5.2 LSTM分类完整代码5.3 测试结果一、任务描述使用Pytorch相关API，设计两种网络结构，一种网络结构中只有全连接层，一种使用文本处理中最为常用的LSTM，将数据集进行10
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2024-06-05 13:45:22
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多分类问题Softmax Classifier分类器全连接网络：用线性层将网络连接在一起 softmax数学原理： loss函数实现方法：import numpy as np
y = np.array([1,0,0])
z = np.array([0.2,0.1,-0.1])
y_pred = np.exp(z)/np.exp(z).sum()
loss = (-y*np.log(y_pred))
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2024-04-15 13:45:29
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单标签写入读取#coding='utf-8'import lmdbimport caffefrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npdef write_lmdb(filename,X,y):
原创
2022-11-10 14:28:00
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lmdb redis实现教程
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### 概述
在本教程中，我将教你如何使用lmdb redis，一个高性能的键值数据库，作为你的项目的数据存储解决方案。下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
gantt
title 教程步骤概述
section 准备工作
安装依赖软件: done, 2022-10-01, 1d
创建项目目录结构: done,
原创
2023-11-19 04:35:55
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有诗云：苔花如米小，也学牡丹开。——袁枚
目录0. 思维导图1. 虚实地址转换过程中存在的问题2. TLB的工作原理3. 基于TLB的虚实地址转换
★观前提示：本专栏笔记内容适合有一定的基础或复习时观看，内容如有错，还请大家评论指出！非常感谢！0. 思维导图1. 虚实地址转换过程中存在的问题虚实地址转换访问主存如下图：从磁盘调入缺失页访问主存缺页异常处理后再次进行虚实地址转换将再次访问主存
Faster RCNN(Tensorflow)的配置可以参考我的博客， 本文分为三部分：数据集制作代码修改训练和测试一、环境配置：1、环境win10系统，显卡GeForce GTX 960M；TensorFlow-gpu 1.13.0-rc2，CUDA 10.0，Cudnn 7.4.2；python 3.5.2Faster RCNN的下载地址：<p><a href="https:
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2023-12-14 10:50:09
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2019~2022，疫情三年，禁步的三年、焦灼的三年、不知所措又茫然失措的三年。 2023，突然一切如常，阳过、重阳、阳阳阳之后，似乎一切都终止了，似乎一切又都重新开始。往昔经年 许久未迈开的双腿，阳后更加虚弱，恢复仍待时日，但未来可期。 翻开一张张旧旧照片：披星戴月、雨雪风霜，一步步向前，虽慢却不敢停下躺平，有发现、有收获，但更多的需要自省
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2023-10-21 10:52:19
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# Python lmdb txn: Understanding Transactions in LMDB with Python
LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) is a fast, memory-efficient database management system optimized for high-throughput applicat
原创
2024-03-10 06:46:23
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Python库之lxml的高级用法深度解析简介lxml是一个功能强大的第三方库，它提供了对XML和HTML文档的高效处理能力。除了基本的解析和创建功能外，lxml还包含了一些高级用法，这些用法可以帮助开发者在处理复杂文档时更加得心应手。高级解析技巧使用lxml的iterparse进行流式解析对于大型文件，使用iterparse可以有效地进行流式解析，节省内存。from lxml import et
