学习https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html pytorch官方教程之二 dataloader的笔记 文章目录Dataset类plt笔记计算图像均值与方差模型搭建与初始化finetune Dataset类继承Dataset类，重写__len__与__getitem__方法len :外部调用len(datase
# PyTorch资源占用过高的解决方案
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，但在进行训练或推理时，用户经常会遇到资源占用过高的问题。这不仅可能导致计算机性能下降，还可能引发内存溢出等错误。本文将探讨资源占用高的原因，提供一些优化代码的示例，并附上一些最佳实践以帮助用户降低资源消耗。
## 为什么资源占用高？
PyTorch资源占用过高通常有以下几个原因：
1. **模型的复杂性*
原创
2024-09-10 04:51:49
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Jquery mobile资源网站 官网肯定是首推的学习网站： http://jquerymobile.com/非常怀念1.2版本这种方式的api展现： http://jquerymobile.com/demos/1.2.1/英文不是很好的朋友可以看一看： Jquery Mobile 中文API站http://www.jqmapi.com/我在这里学到了不少东西，非常感谢建站者辛苦的翻译和编辑。
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精选
2013-12-15 17:34:27
736阅读
作者对这不是很熟悉2.5 循环神经网络2.5.1 RNN简介 我们的大脑区别于机器的一个最大的特征就是我们有记忆，并且能够根据自己的记忆对未知的事务进行推导，我们的思想拥有持久性的。但是本教程目前所介绍的神经网络结构各个元素之间是相互独立的，输入与输出是独立的。RNN的起因 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所
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2024-07-11 22:33:17
27阅读
1 BatchNorm BN的原理BN是计算机视觉最常用的标准化方法，它沿着N、H、W维度对输入特征图求均值和方差，随后再利用均值和方差来归一化特征图。计算过程如下图所示，1）沿着通道维度计算其他维度的均值；2）沿着通道维度计算其他维度的方差；3）归一化特征图；4）加入可学习参数γ和β(在每次反向传播后更新)，对归一化的特征图进行包含缩放和平移的仿射操作， pytor
# PyTorch Mobile 教程
随着智能手机的发展，越来越多的深度学习应用需要在移动设备上实现。而 PyTorch Mobile 为我们提供了一个简单而高效的解决方案，允许开发者在移动设备上部署训练好的 PyTorch 模型。本文将介绍 PyTorch Mobile 的原理与应用，并通过示例代码帮助你快速上手。
## PyTorch Mobile 工作流程
在使用 PyTorch M
First 在做项目的时候在GitHub上面找了一篇MobileV2模型实现的源码，自己仔细看了一下，感觉实现的只是整体结构，但是和论文种不太贴切，由此修改成较为符合论文结构的代码版本。About原始代码 下面是原始代码实现BottleNeck的部分，可以看到只是实现了 升维->分组卷积->降维，并判断是否进行shortcut操作。 但是并没有具体到实现Depthwise Conv 和
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2024-06-23 06:05:45
89阅读
# 如何实现"pytorch 占用"
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在PyTorch中实现"占用"操作。我将逐步指导你完成这个过程，包括安装必要的库、加载数据集、构建模型、训练模型和评估模型。
## 流程
下面是实现"pytorch 占用"的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 PyTorch 和 torchvision 库 |
| 2
原创
2024-05-09 05:13:19
30阅读
model.eval因为自定义的网络以及自定义的网络中的各个层都继承于nn.Module这个父类nn.Module存在一个training的属性，默认为True，所以，model.eval()使得自定义的网络以及自定义的网络中的各个层的training属性变为了False
import torch.nn as nn
class model(nn.Module):
def __init__(
# PyTorch Mobile部署输入参数
PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了用于训练和部署机器学习模型的工具。PyTorch Mobile是PyTorch的一个扩展，可以将训练好的模型部署到移动设备上进行推理。
在PyTorch Mobile中，我们需要将输入数据传递给模型进行推理。本文将介绍如何准备和传递输入参数，并给出相应的代码示例。
## 准备输入参数
在部署模型之前
原创
2023-12-25 07:49:58
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Resource Management条款13、以对象管理资源(Use objects to manage resources)条款14、在资源管理类中小心copying行为(Think carefully about copying behavior in resource-managing classes)条款15、在资源管理类中提供对原始资源的访问(Provide access to ra
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2024-01-31 03:48:45
54阅读
LoadRunner作为业界最流行的性能测试工具，应用已经十分广泛。LoadRunner如何分析性能数据，这个是每一个做性能测试人员都非常关心的话题。但此话题受具体业务和环境的影响不太好回答，所以缩小一下范围。如何使用LoadRunner进行资源占用率(CPU，内存，硬盘)的分析? Memory:内存使用情况可能是系统性能
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2024-06-07 05:00:51
95阅读
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，便于终端调用API。 镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。 docker的安装可参考官方文档。搭建服务端API为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下：PAGE = '''Chinese Text Detector Chi
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2023-08-17 14:40:27
90阅读
情况：pytorch框架，深度模型单GPU预测时，显存占用会不断增长，由有1G增长到5G，甚至更多。我这边排查下来的原因是卷积的输入尺寸变化，有很大尺寸的输入导致GPU占用不断增长。如果你的模型中没有使用卷积层，可以不往下阅读。如何看出显存占用不断增长？登录代码运行服务器，使用 watch -n 1 nvidia-smi ，观察显存变化预测部分代码如下：with torch.no_grad():
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2023-09-08 23:14:47
365阅读
Ansible 是一个功能强大的自动化工具，它可以帮助管理员简化复杂的任务，提高工作效率。然而，就像任何其他软件一样，Ansible 在执行任务时也会占用系统资源。本文将探讨 Ansible 占用资源的问题，并提供一些优化建议。
首先，我们来了解一下 Ansible 占用资源的原因。Ansible 使用 SSH 协议来与远程主机进行通信，因此在执行任务时会建立 SSH 连接并在远程主机上执行必要
原创
2024-02-02 12:03:56
289阅读
简介ESLint是一个JavaScript静态代码检查工具，可以统一个团队内的代码风格，减少review成本和低级错误的出现.在开发时就可以发现一些错误，而无需运行时才发现，可以加快开发效率由于 Sencha cmd 6.5+ 已经支持 在 ExtJS 6+ 项目 中使用 ES6，并再 Build 时转码成 ES5，以适应旧版本浏览器。配置环境npm 安装 ESLint再 cmd 中执行命令npm
1、Windows Mobile Team Blog[url]http://blogs.msdn.com/windowsmobile/[/url]2、Microsoft Technical Forums -->Smart Device Development —— 强烈推荐[url]http://forums.microsoft.com/msdn/default.aspx?sit
原创
2007-04-22 17:56:00
1682阅读
1、Windows Mobile Team Bloghttp://blogs.msdn.com/windowsmobile/2、Microsoft Technical Forums -->Smart Device Development —— 强烈推荐http://forums.microsoft.com/msdn/default.aspx?siteid=13、微软中文社区 -> Windo...
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2007-12-17 11:24:00
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2评论
Linux是一种开放源代码的操作系统，拥有非常广泛的应用领域。作为Linux的一个重要发行版，红帽Linux在服务器领域表现出色。然而，在使用Linux操作系统过程中，有时会遇到一些问题，而其中一个常见问题就是资源占用过高的情况。本文将就Linux资源占用问题进行探讨，并为读者提供一些解决方法。
资源占用是指计算机系统在运行软件程序时所使用的CPU、内存、磁盘和网络等硬件资源的情况。在Linux
原创
2024-01-30 17:53:26
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《机遇与挑战：Apache Flink 资源管理机制解读与展望》宋辛童（花名：五藏）阿里巴巴高级开发工程师嘉宾简介：2018博士毕业于北京大学网络与信息系统研究所，后加入阿里巴巴实时计算团队，主要负责 Apache Flink 及阿里巴巴企业版本 Blink 中资源调度与管理机制的研发工作。内容简介：对于计算引擎而言，资源管理是一个不可忽视的重要问题。一方面，位处底层的资源管理机制对上层用户而言显
