本文内容： 1. Xavier 初始化 2. nn.init 中各种初始化函数 3. He 初始化torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.
1.读取数据集创建一个人工数据集，并存储在CSV文件 …/data/house_tiny.csv中 要从创建的CSV文件中加载原始数据集，我们导入pandas包并调用read_csv函数。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。2.处理缺失值注意，“NaN”项代表缺失值。 为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和
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2023-10-23 07:01:07
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文章目录CAP理论分布式一致性框架BASE理论分布式事务一致性算法2PC(二阶段提交)过程缺点3PC(三阶段提交)过程优点分布式锁Mysql分布式锁Redis分布式锁常规实现存在的问题setnx和expire非原子性超时解锁导致并发无法等待锁释放一致性hash算法特点原理不平衡问题虚拟节点海量数据处理中位数分布式常见问题 CAP理论一致性(Consistency)： 写操作之后的读操作，必须返回
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2024-04-02 07:09:59
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在项目实战过程中，我们往往会采用爬虫框架来实现抓取，这样可提升开发效率、节省开发时间。而 pyspider 就是一个非常优秀的爬从框架，它的操作便捷、功能强大、利用它我们可以快速方便地完成爬虫的开发。pyspider 框架介绍pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬从系统，它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器，它支持多种数据库后端、多种消息队列
1、讲一下分布式锁。分布式锁：当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。应用：高并发下争夺共享资源，比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁，如果不用分布式锁很可能造成超卖。1.1、有多个批处理任务，两台机器同时处理，如果不加任何控制的话，很有可能同一个批处理被两台机器分别处理一遍；如果使用分布式锁，在领取任务的时候，一个任务只会被一台机器领到，这样就不会造成任务的重复执
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2024-04-22 23:11:18
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重磅干货，第一时间送达前面介绍了torchvison框架下Faster-RCNN对象检测模型使用与自定义对象检测的数据集制作与训练。在计算机视觉所要面对的任务中，最常见的就是对象检测、图像语义分割跟实例分割，torchvision支持Mask-RCNN模型的调用与自定义数据训练，可以同时实现对象检测与实例分割任务。本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将
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2024-06-13 19:57:03
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已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
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2024-07-01 17:09:47
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一般，后台的编程模式有三种，服务开发，流处理，批处理。当然，这三者模式可以有相互借鉴，边界也不是分的很清晰。服务开发也有WebFlux的技术，批处理和流处理也没有清楚的界限。不过提到流处理，大家一般都能说出一些主流技术Storm／SparkStream／KafaStream／Flink… 在分布式流式处理中，我们关注的是哪些方面呢？容错，是否支持ExcatlyOnce，事务等等。吞吐量延时 当然也
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2024-03-02 09:37:17
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Scrapy单机架构上图的架构师一种单机架构, 只在本机维护一个爬取队列, Scheduler进行调度, 而要实现多态服务器共同爬去数据关键就是共享爬取队列.Scrapy不可以自己实现分布式 : 1. 多台机器上部署的scrapy灰鸽子拥有各自的调度器, 这样就使得多态机器无法分配start_urls列表中的url(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对
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2024-08-14 23:59:15
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
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2024-08-18 14:35:06
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XA规范 在谈到 XA 规范之前，必须首先了解分布式事务处理（ Distributed Transaction Processing ， DTP ）的概念。 Transaction ，即事务，又称之为交易，指一个程序或程序段，在一个或多个资源如数据库或文件上为完成某些功能的执行过程的集合。 分布式事务处理是指一个事务可能涉及多个数据库操作，分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任
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2023-07-30 09:17:14
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系统伸缩性问题表现在网络和服务器的容量和性能问题，原则上讲只存在三种伸缩技术：隐藏通信延迟，分布和复制。 隐藏通信延迟：主要针对的是地理的伸缩性问题。它的基本思路很简单：尽可能避免等待远程服务的回复。从本质上来讲，这就要求我们尽可能的采用异步通信的方式来构成服务请求的应用，在服务回复到达的时候，用户可以继续服务请求的处理。 分布：涉及到将一个较大的组件分解成更小的部分，然后将它们部署在整个系统
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2024-01-09 16:14:01
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产生的背景1）MapReduce有较大的局限性
仅支持Map、Reduce两种语义操作
执行效率低，时间开销大
主要用于大规模离线批处理
不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景
2）计算框架种类多，选型难，学习成本高
批处理：MapReduce
流处理：Storm、Flink
交互式计算：Impala、Presto
机器学习：Mahout
3）统一计算框架，简化技术选型
在一个统一框架下，实
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2023-07-18 22:26:26
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代码VOC2007Dataset.pyimport torch
import torchvision
from PIL import Image
import numpy as np
#颜色标签空间转到序号标签空间
def voc_label_indices(colormap, colormap2label):
"""
convert colormap (PIL im
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2024-10-09 22:37:06
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```markdown
在深度学习的分布式训练环境中，将 PyTorch 与 Spark 结合应用，成为了许多项目的需求。在本文中，我们将探讨如何在分布式场景下优化 PyTorch 与 Spark 的集成，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、以及性能优化的各个方面。
## 版本对比
在使用 PyTorch 与 Spark 的过程中，二者各自的版本特性可能对集成产生影响。以下
一、rendezvous 简介： PyTorch中的rendezvous后端是一种服务，它帮助分布式训练作
原创
2023-06-03 06:44:21
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Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t
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2023-07-27 21:47:54
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# PyTorch分布式测试简介
在进行深度学习模型训练过程中，通常会使用多个GPU加速计算以提高训练速度。PyTorch提供了分布式训练的功能，可以在多个节点上同时训练模型，以实现更快的训练速度和更高的性能。在这篇文章中，我们将介绍如何在PyTorch中进行分布式测试，并给出相应的代码示例。
## 分布式测试的基本原理
分布式测试是指将一个任务分解成多个子任务，在多个计算节点上并行执行这些
原创
2024-03-25 06:44:00
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# PyTorch 分布式 HCCL 的实践与应用
随着深度学习的飞速发展，分布式计算逐渐成为深度学习训练中的一种常见需求。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 HCCL（华为计算集群库）则是一个为分布式训练提供优化支持的库。本文将围绕如何在 PyTorch 中使用 HCCL 进行分布式训练展开讨论，结合具体的代码示例来展示其应用。同时，我们也会通过图表来更清晰地理解这个过程。
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好长时间没发文了，最近着实是有点忙，当爹的第 43 天，身心疲惫。这又赶上年底，公司冲 KPI 强制技术部加班到十点，晚上孩子隔两三个小时一醒，基本没睡囫囵觉的机会，天天处于迷糊的状态，孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子，总让人担惊受怕的。本就不多的写文章时间又被无限分割，哎~ 打工人真是太难了。本来不知道写点啥，正好手头有个新项目试着用阿里的 Seata 中间件做分布式事务，那就做一个实践分享吧！
