系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 第1章 深度学习简介 第2章 PyTorch简介 第3章 单车预测器——你的第一个神经网络第二章记的一些重点 文章目录系列文章目录第二章 PyTorch简介2.2.1 与Python完美融合2.2.2 张量计算定义张量访问张量张量的运算张量与NumPy数组之间的转换GPU上的张量运算（我电脑没有独显）2.2.3 动态计
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2024-09-23 10:06:25
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# PyTorch 训练内存泄露排查 - 使用 memory_profiler
作为一名经验丰富的开发者，你已经意识到在 PyTorch 训练过程中可能会出现内存泄露的问题，因此你决定教会一位刚入行的小白如何使用 memory_profiler 来解决这个问题。在本文中，我将向你展示整个流程，并告诉你每一步需要做什么，以及需要使用的代码和代码的注释。
## 整个流程
首先，让我们来看一下整个
原创
2023-11-24 06:45:50
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# PyTorch Profiler Kineto: A Powerful Profiling Tool for PyTorch
PyTorch is a popular open-source deep learning library that provides a flexible and dynamic computational graph for building and train
原创
2024-05-13 04:04:23
430阅读
PyTorch Profiler工具是一款强大的性能分析工具，能够帮助开发者详细了解他们的模型在训练和推理过程中的性能表现。通过深入剖析每一步的计算开销，我们能够发现瓶颈并进行优化，从而显著提高模型的效率，减少时间和资源消耗。这篇博文将系统性地记录我解决PyTorch Profiler工具相关问题的过程，并分享一些最佳实践和生态扩展的思考。
### 背景定位
在深度学习模型的开发中，计算性能直
# PyTorch Profiler 科普文章
在深度学习的实验和部署中，性能优化尤为重要。在这方面，PyTorch 提供了一个强大的工具——Profiler。通过使用 PyTorch Profiler，你可以轻松地分析模型的性能瓶颈，从而优化训练和推理的速度。本篇文章将带你了解 PyTorch Profiler 的基本用法，并通过示例帮助你掌握这一工具。
## 什么是 PyTorch Pro
# PyTorch Profiler 实现
在深度学习的模型训练过程中，性能分析是一个不可或缺的环节。为了优化训练效率，PyTorch 提供了一个强大的工具—— PyTorch Profiler，它能够帮助开发者分析模型性能瓶颈，从而进行针对性的改进。本文将介绍如何使用 PyTorch Profiler，并通过代码示例演示其基本用法。
## 1. PyTorch Profiler 概述
Py
原创
2024-10-31 05:26:20
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Android Profiler 是 Android Studio 提供的一款强大工具，用于实时监控应用的性能表现，尤其是在内存使用方面。在应用开发过程中，内存泄漏和高内存使用常常会导致应用的卡顿、崩溃等问题，影响用户体验。为了解决“Android Profiler内存”问题，本文将全面梳理该问题的解决过程，涵盖参数解析、调试步骤、性能调优等方面。
\[
\text{业务影响模型} = \te
一、Android内存分析工具：Memory Profiler1.1 前言我们知道，Android系统检测到app有不再使用对象时，就会进行内存回收相关的工作。尽管Android检测无用对象、回收内存的方法在不断改进， 但在目前所有的Android版本中，进行上述工作时，系统仍需要短暂地停止app的运行。在大多数情况下，系统进行内存回收的行为是无法被用户察觉到的。 然而，如果应用分配内存的速度大于
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2024-05-20 15:55:13
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Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机
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2023-11-20 10:13:12
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torch.optim是一个用于实现优化算法的包，支持常见的优化算法。本文介绍一下这个包下面的一些常见内容，如optimizer和lr_scheduler的构造和使用。optimizeroptimizer用于根据已得到的梯度来更新网络参数。 optimizer（优化器）的构造： 构造优化器需要传入一个包含要学习参数的迭代器，此外还有一些学习策略参数如学习率等。 以常用的两个优化器SGD和Adam为
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2023-11-19 21:57:30
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# Android Profiler - 了解 Graphics 和 Memory
在开发 Android 应用时，性能是一个至关重要的因素。在这个过程中，Android Profiler 提供了强大的工具来监控应用的资源使用，特别是在图形和内存方面。本文将深入探讨如何使用 Android Profiler 中的 Graphics 和 Memory 功能，并提供一些代码示例，帮助开发者更好地优化
本章节翻译自《Beginning-Android-4-Application-Development》，如有翻译不当的地方，敬请指出。 SharedPreferences对象能够让你去保存一些“键值对”类型的数据，比如用户id，生日，性别，身份证号等等。但是，有的时候你需要去使用传统的文件系统去保存数据。例如你可能想要去保存一篇文章，而这篇文章要被展示在你的应用中。在Android系统中，你也可
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2024-10-14 22:37:45
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1.Bundle内部是由ArrayMap实现的，ArrayMap的内部实现是两个数组，一个int数组是存储对象数据对应下标，一个对象数组保存key和value，内部使用二分法对key进行排序，所以在添加、删除、查找数据的时候，都会使用二分法查找，只适合于小数据量操作，如果在数据量比较大的情况下，那么它的性能将退化。而HashMap内部则是数组+链表结构，所以在数据量较少的时候，HashMap的E
目标使用Android Studio 4.1来完成内存泄漏的定位 目前网上大多数的文章都是在介绍Profile的使用,可以帮忙你检查出有内存泄漏,谁的内存泄漏.但是根据文章定位谁引起的这个泄漏,一直没有找到方法,通过几次努力,自己找到了比较容易的路径,希望对其他的朋友有帮助引用下面文章内使用的Demo在下面的地址 githubDemo 在页面内点击简单例子-> 内存泄漏-> 接着退回到
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2024-07-29 16:25:48
513阅读
第一部分 基础知识1.1 内存模型1.2 垃圾回收算法1.3 垃圾回收时机1.4 OOM时机1.5 Heap dump文件1.6 Shallow size与retained size第二部分 内存分析2.1 内存泄露2.2 内存泄露现象2.3 内存分析方法2.4 内存分析工具2.5 问题答疑第三部分 内存调优3.1 调优目标第一部分 基础知识本文很多都是针对Oracle 的HotSpot的，内存和
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2024-10-12 08:57:43
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# Android Studio Profiler内存分析
在Android应用开发过程中，内存管理是一个至关重要的环节。内存泄漏不仅会导致应用性能下降，还可能导致应用崩溃。为了帮助开发者优化内存使用，Android Studio提供了强大的Profiler工具。本文将介绍如何使用Android Studio Profiler进行内存分析，并提供相应的代码示例。
## 什么是Android S
原创
2024-09-21 03:41:46
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0.前言Android Studio升级到3.0以后DDMS入口不见了，不要着急，取而代之的是Layout Inspector，File Explorer以及Profiler等新工具。很多人对新工具还不是很了解，Profiler是一个分析app性能的强大工具合辑，可以分析内存、cpu、启动时间、网络情况、功耗等各个指标，今天先来看看Profiler如何分析应用的内存情况吧。1.打开Profiler
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2023-07-21 16:29:19
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性能优化、内存优化
本篇文章将最后从以下两个方面来介绍布局检测与优化:【Android内存分析工具：Memory Profiler】【利用Android Studio、MAT对Android进行内存泄漏检测】一、Android内存分析工具：Memory Profiler1.1 前言我们知道，Android系统检测到app有不再使用对象时，就会进行内存回收
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2024-03-10 11:00:39
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老陌相信大部分人对windows操作系统的任务管理器很熟悉，当计算机有异常的时候，可以打开任务管理器，看看什么程序在捣乱，发现后kill。是的，老陌经常这么干，因为windows有时候也很脆弱。今天老陌来领教一下深度系统监视器，它和windows的任务管理器差不多。一、概述 深度系统监视器是深度操作系统的系统监视器，它可以帮你实时监控处理器状态、内存占用率、网络上传下载速度、还可以管理您的系
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2024-04-16 13:57:42
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android列表内存优化背景项目中有一个列表，准确的说是图片列表(整个列表都是图片)。可想而知占用的内存会很大。有什么优化的方法呢？解决办法对于这种场景，简单分析下。首先图片肯定是通过图片加载框架执行加载的。图片加载框架对于内存有一个最大的上限磁盘缓存暂时不管，只分析内存那么图片框架是如何和列表结合，实现图片的动态加载的呢？就是说在不超过图片框架内存上限的前提下，最近使用的图片都会在内存中保存。
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2023-11-22 11:29:44
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