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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先明确几个常见的名词含义：batch、epoch、iterationbatch： 通常我们将一个数据集分割成若干个小的样本集，然后一小部分一小部分喂给神经网络进行迭代，每一小部分样本称为一个batch。epoch： 将训练集中全部数据在模型中进行过一次完整的训练（包括一次正向传播和一次反向传播），成为一个epoch。iteration： 使用一个batch对模型的参数进行一次更新的过程，成为一个i
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2024-09-24 23:02:20
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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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## 如何解决“卸载pytorch很慢”的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教您如何解决“卸载pytorch很慢”的问题。首先，我们需要了解卸载过程的整体流程，然后介绍每个步骤所需的具体操作和代码。
### 卸载pytorch的流程
下面是卸载pytorch的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1
原创
2023-12-27 05:58:22
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# 下载 PyTorch 很慢？这些技巧可以帮你！
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的开源框架。然而，很多新手用户在安装 PyTorch 时会遇到下载速度缓慢的问题。接下来，我们将探讨原因，并给出一些解决方案，帮助你快速安装 PyTorch。
## 为什么下载速度慢？
当你从官方源下载 PyTorch 时，速度慢的原因通常有几个：
1. **地理位置**：如果你位于
# 安装PyTorch很慢？让我们来解决这个问题！
在深度学习的世界里，PyTorch是一款备受欢迎的开源框架。然而，对于许多新手来说，安装PyTorch的过程往往显得有些复杂且缓慢。在本文中，我们将探讨PyTorch的安装过程，并提供一些优化建议，帮助你加快安装速度。
## 为什么安装PyTorch很慢？
PyTorch的安装速度受多种因素影响，包括网络连接、系统环境以及Python环境等
原创
2024-08-02 06:04:05
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# PyTorch Dataloader很慢？ 解决方案探讨
在深度学习中，大数据的处理和训练效率直接影响模型的性能与开发周期。PyTorch的数据加载工具（DataLoader）在处理大型数据集时，往往会成为瓶颈。本文将讨论Dataloader慢的原因，并提出相应解决方案，最后通过示例代码阐释如何优化Dataloader。
## 一、PyTorch Dataloader基础
`DataLo
原创
2024-09-07 04:50:06
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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
99阅读
