显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多，这里就不过多的展开了）。这里只介绍数据集的读取。自定义数据集的方法：首先创建一个Dataset类在代码中：def init() 一些初始化的过程写在这个函数下def len
转载
2024-02-13 12:49:15
121阅读
## PyTorch中的DistributedSampler速度慢的原因与解决方案
在深度学习模型训练过程中，数据的高效加载至关重要。PyTorch提供了`DistributedSampler`以便于在分布式训练环境下对数据集进行合理的划分。但在某些情况下，使用`DistributedSampler`可能会导致训练速度变慢。本文将探讨该现象的原因，并给出相关解决方案。
### 1. 什么是Di
1 概述在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础，这在日新月异的深度学习领域十分难得。Faster R-CNN还被应用到更多的领域中, 比如人体关键点检测、目标追踪、 实例分割还有图像描述等。现在很多优秀的Faster R-CNN博客大都是针对论文讲解，本文将尝试从编程角度讲解Faster R-CNN
# 如何优化 mysqldump 读取速度
在使用 `mysqldump` 进行数据库备份时，有时你会发现读取速度较慢。这可能是因为多种因素造成的，包括数据库规模、表的锁定以及硬件性能等。本文将为你提供一系列步骤，以帮助你诊断和解决这个问题。
## 整体流程
以下是优化 `mysqldump` 读取速度的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
# 优化PyTorch ONNX推理速度
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些性能优化的问题。今天，有一位刚入行的小白向你询问关于"PyTorch ONNX推理速度慢"的问题。让我们来一起解决这个问题吧。
## 整个流程
首先，让我们整理一下优化PyTorch ONNX推理速度的流程。我们可以用下面的表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-06-01 06:57:02
732阅读
关于backward标量的问题问题提出在pytorch的官方教程中，有这么一段（我稍微修改了一些）import torch
#x = torch.randn(3, requires_grad=True)
x = torch.tensor([-1.0, -0.1, -0.05],requires_grad=True)
print(x)
y = x * 2
index = 0
while y.data
Ceph RBD（Ceph块设备）是一种基于Ceph分布式文件系统的块存储设备，具有高可用性、可扩展性和可靠性等优点。然而，有时候用户反映在使用Ceph RBD时会遇到读取速度慢的问题，影响了使用体验和性能表现。本文将就Ceph RBD读取速度慢的原因和解决方法进行分析。
首先，造成Ceph RBD读取速度慢的原因可能有很多。其中一个主要原因可能是存储集群的负载过高，导致存储节点的性能受到限制。
原创
2024-02-29 11:51:32
199阅读
# MySQL 数据库读取速度慢的优化指南
## 概述
在实际开发过程中，许多初学者可能会遇到“MySQL数据库读取速度慢”的问题。这通常与数据库的设计、查询语句的编写、索引的使用等多方面有关。在本文中，我们将逐步介绍如何排查和优化MySQL读取速度。
以下是整个优化流程的概述：
| 步骤 | 任务 |
|----
【kaldi各文件解释】/egs：不同语料例子的执行脚本文件/tools：存放asr过程中用到的库/src：存放实际执行的c++算法解码工具（src/onlinebin中）：online-gmm-decode-faster：识别从麦克风输入的语音online-wav-gmm-decode-faster：识别指定的wav文件【分析chain模型的目录结构】run.sh根据wavpath生成的数据关系
在生产环境中有一个功能，加载数据超过了30秒，于是开始启动优化之路。优化过程大致为：数据同步到本地进行测试找出慢查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析慢查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试，毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据库数据量有12G左右，使用mysqldump来进行数据备份，并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
转载
2023-10-06 19:59:41
456阅读
1 NFS 能做什么? 在嵌入式 Linux 开发中,需要在 Linux 主机为目标机编写程序代码,然后编译程序,生 成的程序是要传输到目标机上才能调试、运行。那么如何更快、更便捷地传输文件,将影响 到开发工作的效率。NFS 无疑是最好的选择。通过 NFS 服务,主机将用户指定的目录通过 网络共享给目标机(和 windows 的文件网络共享类似)。目标机可以直接运行存放于 Linux 主机共享目录
转载
2024-04-23 20:38:54
255阅读
数据处理在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练，更会提高模型效果。考虑到这点，PyTorch提供了几个高效便捷的工具，以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。数据加载在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为D
转载
2023-07-11 22:03:41
418阅读
使用Torch-TensorRT在PyTorch中将推理速度提高6倍我对Torch-TensorRT感到兴奋，这是PyTorch与NVIDIA TensorRT的新集成，它用一行代码就可以加速推理。PyTorch是当今领先的深度学习框架，在全球拥有数百万用户。TensorRT是一个用于跨gpu加速平台的高性能、深度学习推理的SDK，运行在数据中心、嵌入式和汽车设备上。这种集成使得PyTorch用户
转载
2023-12-15 15:26:45
243阅读
redis变慢以及优化方法
目录确定问题问题定位优化确定问题1、查看 Redis 的响应延迟。
2、基于当前环境下的 Redis 基线性能做判断
基线性能是系统在低压力、无干扰下的基本性能，Redis 运行时延迟是其基线性能的 2 倍及以上，可认定 Redis 变慢了。问题定位1、通过 Redis 日志，或者是 latency moni
转载
2023-06-28 16:12:21
160阅读
参考百度知道关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高
转载
2024-08-09 08:43:50
161阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、SparkSql读取mysql慢优化二、spark写入mysql数据慢1.批量写入mysql数据2.计算完之后在重新分区，防止数据倾斜写入的时候特别慢3.调整shuffle的分区数量三、SparkSql关联查的坑1.spark 区分大小写 mysql不区分，关联查的时候尽量都转大写，并且要去除前后空格2.SparkS
转载
2023-06-16 10:10:33
424阅读
如果电脑操作系统使用时间久了，我们的电脑开机速度就会变的越来越慢，会经常出现卡顿等，影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢？小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装，却没有对用不上的软件进行卸载，或者卸载都不干净，主要是注册表信息形成很多残留，所以建议不需要的软件及时卸载，并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
转载
2024-04-24 15:02:29
103阅读
1. Python 操作 Excel 的函数库我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法：1> xlrd, xlwt, xlutils: 这三个库的好处是不需要其它支持，在任何操作系统上都可以使用。xlrd 可以读取 .xls, .xlsx 文件，非常好用；但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档，必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题，
转载
2023-12-01 11:30:29
264阅读
Ceph RBD 读取速度慢：分析与解决
在云计算和数据存储领域，Ceph RBD（Red Hat Ceph Rados Block Device）是一种常见的解决方案，用于实现可扩展的、高性能的块存储。然而，有时候用户可能会遇到 Ceph RBD 读取速度慢的问题，特别是在处理大规模数据工作负载的时候。本文将分析其中的原因，并提供一些解决这个问题的方法。
首先，让我们看一下可能导致 Ceph
原创
2024-01-31 18:16:40
221阅读
MySQL的索引本质上是一种数据结构让我们先来了解一下计算机的数据加载。磁盘IO和预读：先说一下磁盘IO，磁盘读取数据靠的是机械运动，每一次读取数据需要寻道、寻点、拷贝到内存三步操作。寻道时间是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，一般在5ms以下；寻点是从磁道中找到数据存在的那个点，平均时间是半圈时间，如果是一个7200转/min的磁盘，寻点时间平均是600000/7200/2=4.17ms；拷贝到内
转载
2023-08-10 13:16:18
246阅读
