PyTorch入门总结21 自定义数据集1.1 从csv文件读取数据集名和标记1.2 显示样本图像和标记1.3 自定义数据集1.4 自定义变换1.5 数据集迭代器2 利用torchvision包构建数据集 1 自定义数据集本文利用的数据集是面部姿势数据集，内容为一个名为face_landmarks.csv和69张后缀为.jpg的面部图片。 其中，face_landmarkers.csv文件的内容
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2024-07-24 12:16:50
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1. 数据并行训练PyTorch 为数据并行训练提供了多种选项。对于从简单到复杂，从原型到量产逐渐增长的应用，共同的发展轨迹是：使用单机训练，如果数据和模型可以放在一个 GPU 中，并且训练速度不是问题。使用单机多 GPU DataParallel，如果服务器上有多个 GPU，并且您希望以最少的代码更改来加速训练。使用单机多 GPU DistributedDataParallel，如果您想进一步加
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2024-04-24 09:46:57
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官方文档地址：https://docs.pytest.org/en/latest/命名规则文件名以test_*.py文件和*_test.py 以 test_ 开头的函数 以 Test 开头的类 以 test_ 开头的方法 所有的包 package 必须要有__init__.py文件pytest常用执行命令pytest -s ：执行并展示print信息pytest -k "Class and no
DataLoaderDataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor，用于后面的训练。通过 DataLoader，使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理
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2023-06-07 14:56:03
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pytest 是一种单元测试框架，市场上用的比较多的是unittest和pytest，易上手，灵活，可以用来做web自动化，接口自动化和app自动化等等。
一、实际自动化测试的流程如下：
1）定位测试用例
2）按照顺序和规则进行测试执行
3）判断结果和实际结果差异
4）生成测试报告，统计测试结果，通过率，耗时等等
二、pytest插件
p
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2024-03-19 00:09:19
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1. 多进程爬虫 对于数据量较大的爬虫，对数据的处理要求较高时，可以采用python多进程或多线程的机制完成，多进程是指分配多个CPU处理程序，同一时刻只有一个CPU在工作，多线程是指进程内部有多个类似"子进程"同时在协同工作。python中有多种多个模块可完成多进程和多线程的工作，此处此用multiprocessing模块完成多线程爬虫，测试过程中发现，由于站点具有反爬虫机制，当url地址和进
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2024-05-19 08:17:34
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本文主要介绍pytest的入门级使用。稍后，将为pytest中的每个函数提供详细的教程。 一、准备：环境安装pytest 是 python 中的第三方库，使用之前需要先安装，在命令行中运行以下安装命令 ：pip insatll pytest检查安装是否成功以及安装的版本，命令行命令如下：pytest --version执行上述命令，能够输出版本信息，那就说明安装成功啦。二、用例编写当我们
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2024-02-21 20:56:07
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多线程是加速程序计算的有效方式，类似于并行计算，在一个脚本中同一时间同时运行多个程序。1.多线程基础操作：1.1导入模块import threading1.2获取已激活的线程数print(threading.active_count())1.3查看所有线程信息print(threading.enumerate())
# [<_MainThread(MainThread, started 14
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2024-06-10 15:44:37
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目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。manager = Manager()
input_queue = manager.Queue()
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2023-09-03 10:37:28
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DDP是目前Pytorch推荐的多GPU训练方法，它支持单机多卡，多机多卡等情况。目前pytorch对DDP技术中进程的启动方式又分为launch脚本启动，和mp模启动。就目前而言，pytorch更推荐采用mp的方法，但launch的方法使用的也很广，所以下面一并做一些介绍。1.DataParallel 和 DistributedDataParallel之间的比较首先，DP是单进程多线程，只可以在
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2023-10-17 22:44:04
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目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。 manager = Manager() inp
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2023-09-14 00:06:37
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多线程是什么呢？ 多线程是加速程序计算的有效方式，Python的多线程模块threading上手快速简单添加线程import threading
def adding_thread():
print("this is new thread %s" %threading.current_thread())
def thread_work():
thread=threading.Thr
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2024-04-08 19:17:25
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# PyTorch多线程实现指南
## 简介
在深度学习领域，PyTorch是一款非常流行的深度学习框架。PyTorch提供了丰富的功能和强大的性能，但在处理大规模数据集和复杂模型时可能会遇到性能瓶颈。为了充分利用计算资源，我们可以通过多线程的方式来加速训练过程。本文将介绍如何使用PyTorch实现多线程，并给出详细的步骤和示例代码。
## 多线程实现流程
下面的表格概述了使用PyTorc
原创
2023-09-22 20:41:12
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一、多卡训练原理1.为什么要多卡训练： 简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。
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2023-09-07 15:17:54
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作者： Ashish Datta, Sai Jayanthi, Natalie Kershaw (Microsoft), Yamini Nimmagadda, Sesh Seshagiri编译：李翊玮介绍您是否希望最少的代码更改下将 PyTorch API 与 OpenVINO™ 工具包 结合提升推理性，同时进行？不用再犹豫了，我们与微软紧密合作开发并很高兴地宣布，OpenVINO™与ONNX R
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2023-09-27 20:23:01
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准备工作：Python Packagepytest-parallel-0.0.10： windows版本只能是0.0.10pytest-xdist这两个包都是基于pytest基础上，实现多进程、多线程执行测试用例pytest-xdist和pytest-parallel 区别pytest-xdist： 多进程执行，不支持线程执行pytest-parallel：多进程、多线程执行；windows操作系
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2023-10-10 18:31:24
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pytorch加速方案
pytorch没有像mxnet的RecordIO文件，每次读大量小图很是吃力，硬盘不给力的话耗时基本堵在加载数据上了，试过lmdb，快则快矣，然不支持训练过程中随机shuffle，终放弃。-----2020.05.01更新------nvidia-dali最好用没有之一，版本更新很快，越新的支持的扰动越多，再也不用手写多线程加载数
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2023-07-14 14:15:02
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初学者的并行编程指南在参加 Kaggle 的 Understanding the Amazon from Space 比赛时，我试图对自己代码的各个部分进行加速。速度在 Kaggle 比赛中至关重要。高排名常常需要尝试数百种模型结构与超参组合，能在一个持续一分钟的 epoch 中省出 10 秒都是一个巨大的胜利。让我吃惊的是，数据处理是最大的瓶颈。我用了 Numpy 的矩阵旋转
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2023-12-27 09:38:45
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最近在pytorch下面做模型推理，官网pytorch默认就用了MKLDNN做优化，在pytorch里MKLDNN的多核多线程的调度用了OpenMP来做控制，所以可以用设置OpenMP环境的方法来控制OpenMP的调度逻辑，这里面发现一些有趣的现象。 首先做一些代码修改以便在pytorch下面最大程度的利用MKLDNN加速通过设置环境变量MKLDNN_VERBOSE=1来观察默认pyto
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2023-08-11 17:08:44
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深度学习踩坑记录（缓更） 文章目录深度学习踩坑记录（缓更）1. caffe2线程泄露2.pandas包没有'read_csv'或者‘read_excel’3.RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered4. opencv-python cv2.imshow()等函数调用报错5.dicom2nifti.exceptions.Conver
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2024-08-12 10:18:37
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