这些工具可以让您看到页面中哪些部分加载时间最长，以及哪些脚本可能会减慢网站速度。除此之外，性能 API 还可以提供更复杂的数据，用于深入分析。 收集完性能数据后，下一步是确定哪些优化是必要的。...您可能遇到的一些常见问题包括质量较差的事件处理，这会导致深层调用堆栈和更慢的性能。无序的代码是另一个大问题，会导致资源分配效率低下，并使浏览器更难快速执行脚本。...然后是过度依赖的问题，这会减慢应用程序的速度，通常会显著减慢速度，尤其是对于带宽有限的移动用户而言——而且不要忘记，低效的迭代会不必要地拖延处理时间。...使用延迟加载可以大幅减少初始加载时间，从而增强网站或应用的整体用户体验。 实现延迟加载的一种流行方法是通过 Intersection Observer API。...例如，当处理需要排序、过滤或复杂计算的大型数据集时，Web Worker 可以管理这些操作，而不会冻结主 UI 线程。
数据导入 首先通过tf.keras的API可以直接获得Fashion MNIST数据集。 在mnist对象上调用load_data方法会得到两个元组，各自包含两个列表。...这些列表存储了服装用品的训练与测试图像数据及标签值。 为什么会有2组数据？ 我们可能在想为什么有2组数据-训练集和测试集。记得在介绍中说过的吗？...这里要注意的是：损失值下减小的，精确度是提高的，才是正常的。 但对于未见过的数据，它的分类准确度有多高？这就是为什么我们需要测试图像的原因。...归一化的目的就是消除奇异样本数据，导致的不良影响。数据归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。...模型设计的时候，中间层的神经元用更大的数字来替代，结果是什么？ 训练时间更长，但更准确。通过增加更多的神经元，计算机必须做更多的计算，减慢了训练过程。
这通常在处理大规模数据集或训练复杂模型时发生。 2. 常见原因和解决方案 2.1 模型和数据过大 原因：模型参数数量过多或输入数据过大，导致内存超载。...=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), # 移除或简化后续层 ]) 2.2 内存未释放 原因：内存中的缓存未及时释放，导致内存累积...优化代码和配置 3.1 使用混合精度训练 原因：混合精度训练可以有效减少内存使用，并加快训练速度。 解决方案：使用TensorFlow的混合精度训练API。...(10, activation='softmax', dtype='float32') # 确保输出层为float32 ]) 3.2 数据加载优化 原因：数据加载过程中的内存使用优化不当也可能导致内存不足...高级解决方案 4.1 分布式训练 原因：单个GPU或CPU的内存不足以应对大规模模型或数据。 解决方案：使用TensorFlow的分布式策略。
，它规避了更高级的 API（tf.layers or tf.nn），并且似乎没有从输入数据中充分分离，因此使用 CIFAR（举例来说）替代 MNIST 更加让人舒服。...目标 本文的目标是如何使用 10 个最流行的框架（在一个常见的自定义数据集上）构建相同的神经网络——一个深度学习框架的罗塞塔石碑，从而允许数据科学家在不同框架之间（通过转译而不是从头学习）发挥其专长。...对于这些教程，我尝试不顾违反默认选项，使用最高级别的 API，从而更加便捷地对比不同框架。这意味着 notebook 并不是专为速度而写。...我说比较速度没有意义的原因是： 使用数据装载器（仅）可以减少几秒，因为 shuffling 应该异步执行。但是，对于一个合适的项目，你的数据不可能适合 RAM，可能需要大量预处理和操作（数据增强）。...该实例中的速度提升几乎微不足道，原因在于整个数据集作为 NumPy 数组在 RAM 中加载，每个 epoch 所做的唯一的处理是 shuffle。
，它规避了更高级的 API（tf.layers or tf.nn），并且似乎没有从输入数据中充分分离，因此使用 CIFAR（举例来说）替代 MNIST 更加让人舒服。...▲目标 本文的目标是如何使用 10 个最流行的框架（在一个常见的自定义数据集上）构建相同的神经网络——一个深度学习框架的罗塞塔石碑，从而允许数据科学家在不同框架之间（通过转译而不是从头学习）发挥其专长。...对于这些教程，我尝试不顾违反默认选项，使用最高级别的 API，从而更加便捷地对比不同框架。这意味着 notebook 并不是专为速度而写。...我说比较速度没有意义的原因是： 使用数据装载器（仅）可以减少几秒，因为 shuffling 应该异步执行。但是，对于一个合适的项目，你的数据不可能适合 RAM，可能需要大量预处理和操作（数据增强）。...该实例中的速度提升几乎微不足道，原因在于整个数据集作为 NumPy 数组在 RAM 中加载，每个 epoch 所做的唯一的处理是 shuffle。
对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...▌在MNIST上批量标准化 ---- ---- 下面，我使用TensorFlow将批量标准化应用到突出的MNIST数据集。 看看这里的代码。...MNIST是一个易于分析的数据集，不需要很多层就可以实现较低的分类错误。 但是，我们仍然可以构建深度网络并观察批量标准化如何实现收敛。 我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。...使用sigmoid激活函数而不使用批量标准化，相同的7层网络训练会显著减慢。当使用批量标准化，网络达到收敛时的迭代次数与使用ReLu相似。 ?...对于MNIST分类问题（使用1080 GTX GPU），批量标准化能在较少的迭代次数收敛，但每次迭代的时间较慢。 最终，批量标准化版本的收敛速度仍然较快，但整合训练时间后，改进效果并不明显。
一个好方法是首先收集一大堆样本，然后将它们随机分成开发集和测试集。如果认为生产数据会产生噪音，请确保通过使用数据增强或降级来解决训练集中的噪音问题。...可以通过可视化神经元反应的直方图，以检查它们是否饱和（导致梯度消失）。2.训练集可能包含错误标记或损坏的数据。在训练算法使用之前，在代码阶段手动检查一些训练样例。3.模型可能太小或泛化能力不强。...4.模型的超参数设置很差。5.模型归纳与数据匹配不佳。 如果测试集错误是当前限制因素，这通常是由于开发集太小或者实验过程中过度拟合开发集导致。...原因是飓风图像质量较低且比训练数据更模糊。向训练管道添加额外的增强操作，对图像应用模糊有助于缩小训练和开发性能之间的差距。 ?...试图一次做太多事情会减慢速度。收集数据是获得更好性能的常用方法，投资工具以使数据更易于收集、清理和标记是有意义的。
数据集生成 from datetime import datetime import numpy as np import talib import alpaca_trade_api as tradeapi.../eval") 数据集生成和神经网络脚本已分为两个不同的模块，以便更容易去修改代码，并且只在必要重新生成完整数据集，因为它需要很长时间去运行。...有了如此小的数据集，RAM的需求将低到不需要额外的复杂性。但是，对于一个更大的数据集来说，必须更新为一次只读取完整数据的样本，每几千个训练步骤就会存储在内存中的数据。...然而，这将以更大的磁盘IO为代价，减慢训练速度。 神经网络本身也是非常小的，因为测试表明，当网络较大时，评估精度往往会迅速分化。...卷积层通常用于图像的模式识别任务，因此在金融图表数据上测试可能很有趣 数据集的标签 如果价格差异为>=0，则数据集标记为“long”，否则为“short”。
，这导致其他客户的先前训练数据的损失函数大幅增加。...这种遗忘问题导致客户端损失大幅增加，我们提出FedReg通过减轻局部训练阶段的灾难性遗忘问题来降低训练中的通信成本。...作者证明，当跨客户端的数据是非独立同分布的时，本地训练阶段的灾难性遗忘是减慢 FL 训练过程的重要因素，因此提出了一种算法 FedReg，它通过使用生成的伪数据减轻灾难性遗忘来加速 FL。...尽管上面生成的伪数据放松了约束，但由于训练过程中全局模型的不准确性，可能会导致对抗样本与本地数据冲突，导致模型学习到一些错误信息，为了进一步消除这种相互冲突的信息，对本地数据进行轻微扰动，个人理解可以增强鲁棒性...另一方面，当n_s太小时，来自不准确的全局模型的冲突信息会减慢收敛速度。
学习创建数据集 1.创建数据集学习：tf.data.Dataset库 2.处理数据集的数据：map 3.设置数据批次：test_dataset.batch 4.打乱数据：dataset.shuffle...TF_Serving镜像下载 3. pb模型部署 4. 使用模型接口 七、项目实战的问题 数据预处理： 1. gdcm找不到问题 2. 数据量过大导致的oom问题 数据集创建： 3....数据量过大导致的数据集创建失败问题 4. as_list()形状问题 5. map中的内存不足问题。 模型训练： 6. 模型二次运行失败问题 7. TF无法GPU训练问题 模型保存： 8....问题三： 数据量过大导致的数据集创建失败问题 产生原因： 处理完数据后，开始创建数据集，还是数据量过大所以当全部的np文件添加到数据集中时出现了内存不足的报错。 解决办法： 1....问题七: TF无法使用GPU训练问题 出现原因： 在模型训练时训练过慢，发现时使用cpu进行运算，而不是gpu。后来发现tf2.3-gpu我无法使用gpu运算。不知道什么原因。
因此使用技术去进行监控要高效得多。 监控是一项重复且乏味的任务，可能会导致人类表现的下降。但使用技术进行监控，我们就可以在出现问题时专注于采取行动。 为了去调查一大片区域，你会需要大量人力。...我们将使用视频的前 3600 帧进行训练和验证，剩下的 900 帧用来测试。你可以使用我 github repo 中的脚本来提取数据集。...5：创建 TF Records API 接受 TFRecords 文件格式的输入。...使用我的 repo 中提供的 create_tf_records.py 文件去将你的数据集转换为 TFRecords。...因此，TensorFlow 目标检测 API 提供了一堆预训练模型，你可以在你的任务中对它们进行微调。这个过程被称为迁移学习，可以大幅加快你的训练过程。 ?
原因分析引起该错误的原因可能有多种情况，下面是其中几种可能性：不兼容的cuDNN版本：如果你的cuDNN版本与使用的深度学习框架或GPU驱动程序不兼容，就有可能出现该错误。...=True), metrics=['accuracy'])# 示例数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10...在实际应用场景中，你可以根据你的深度学习模型和数据集的特点进行调整和优化。同时，根据你所使用的深度学习框架的具体要求，可能还需要进行更多的配置和设置以解决cuDNN错误。...通过使用高效的算法和数据结构，cuDNN能够提供更快的计算速度和更低的内存消耗。...这使得开发者能够在不同的环境中使用cuDNN进行深度学习加速。简化开发：cuDNN提供了易于使用的API接口，开发人员可以通过使用这些接口，更轻松地调用cuDNN的功能来加速他们的深度学习应用。
使用快速数据管道 对于小型项目，我经常使用自定义生成器。当我处理较大的项目时，我通常用专用的数据集机制替换它们。对于 TensorFlow，这是 tf.data API。...使用迁移学习 迁移学习背后的想法是利用从业者在大量数据集上训练的模型并将其应用于您的问题。...使用数据并行的多 GPU 训练 如果您可以使用多个加速器，则可以通过在多个 GPU 上运行算法来加快训练速度。通常，这是以数据并行的方式完成的：网络在不同的设备上复制，批次被拆分和分发。...如果我们用这个范围的数据训练我们的模型，我们会更快地收敛。 这是为什么？特征的大小（即值）影响梯度的大小。较大的特征会产生较大的梯度，从而导致较大的权重更新。...这些更新需要更多的步骤来收敛，这会减慢训练速度。 使用知识蒸馏 你肯定听说过 BERT 模型，不是吗？这个 Transformer 有几亿个参数，但我们可能无法在我们的 GPU 上训练它。
有了这么多的参数，网络拥有难以置信的自由度，可以适应各种复杂的数据集。 但是这个很大的灵活性也意味着它很容易过拟合训练集。 有了数以百万计的参数，你可以适应整个动物园。.../my_model_final.ckpt") # not shown 数据增强 最后一个正则化技术，数据增强，包括从现有的训练实例中产生新的训练实例，人为地增加了训练集的大小。...这可以很容易地为图像数据集实现数据增强。 训练非常深的神经网络的另一个强大的技术是添加跳过连接（跳过连接是将层的输入添加到更高层的输出时）。 我们将在第 13 章中谈论深度残差网络时探讨这个想法。...如果你的训练集太小，你可以实现数据增强。 如果你需要一个稀疏的模型，你可以添加 l1 正则化混合（并可以选择在训练后将微小的权重归零）。...dropout 是否会减慢训练？ 它是否会减慢推断（即预测新的实例）？ 深度学习。 建立一个 DNN，有五个隐藏层，每层 100 个神经元，使用 He 初始化和 ELU 激活函数。
5、由于Node和Python一样都是使用C++编写的环境，所以在Node环境进行运算的速度目前与Python速度不相上下。...，输入特征的数量已经大幅减少了。...分析XOR数据集的部分代码。...这个训练集只有4组个数据，但是通过机器反复学习这4个数据集，就能预测出很接近的最终值。...在编写之前需要在网络上找到mnist数据集，这是经典的手写数字数据集，为我们节约了收集手写数字的图片集。
前一阵子做一些的项目，发现数据集在很大的情况下gpu的利用率很低，训练速度很慢，回想起来以前经常会在nvidia-smi里看到gpu利用率一直周期性跳动的问题。...3. tf.data（官方力荐）：它正在取代queue_runner成为官方推荐的构建Pipeline的API，经常与tf.estimator.Estimator一起使用。也是本文主要测试的方案。...运行pipeline 使用Iterator来得到数据集dataset类型的数据接口。...上文没有对比使用tf.image的速度提升，当前处理较复杂时可以考虑使用tf.image或者把前处理后的数据保存为TFrecord。...这种分离简化了不同数据集的实验流程。 步骤 ? Estimator使用流程 创建一个或多个数据集导入函数 ：input_fn 创建一个函数来导入训练集，并创建另一个函数来导入测试集。
A100能够提供比上一代产品高20倍的性能，并引入了对更大规模张量运算的支持，以及更大的内存配置（如40GB和80GB版本），增强了对大规模数据集和复杂模型的支持。...通常，这意味着使用半精度（FP16）进行内部计算，同时在输入输出时使用单精度（FP32）或更高精度，以保持最终结果的准确性。这种做法可以在不牺牲模型预测质量的前提下，大幅度提高计算速度和能效。...在某些架构中，如Ampere，还引入了TF32，它提供了接近FP32的精度，但具有FP16的计算速度。...API调用来加速他们的应用程序。...Tensor Core技术通过硬件级别的优化、混合精度计算以及与软件生态系统的紧密结合，实现了在保持计算准确性的同时，大幅提升深度学习和科学计算的处理速度和效率。
这些文件包含固定的字节长度记录，所以我们使用 tf.FixedLengthRecordReader。请参阅阅读数据以了解有关Reader课程的工作原理。...python cifar10_train.py 注意：首次在CIFAR-10教程中运行任何目标时，CIFAR-10数据集将自动下载。数据集是〜160MB，所以你可能想要一杯咖啡，首先运行。...该脚本每10个步骤报告总损耗以及最后一批数据的处理速度。几条评论： 因为预处理线程用20,000个处理后的CIFAR图像填满洗牌队列，所以第一批数据可能会非常慢（例如几分钟）。...评估模型 现在让我们来评估训练模型在保留数据集上的表现。该模型由脚本进行评估cifar10_eval.py。...对于接下来我们将模型副本 命名为数据子集上的模型训练的一个副本。 通过模拟参数的异步更新，导致了次优训练性能，因为可以对模型参数的陈旧副本进行单个模型副本的训练。
Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失灵活性。Keras最初作为Theano的高级API而诞生，后来增加了TensorFlow和CNTK作为后端。...为了屏蔽后端的差异性，提供一致的用户接口，Keras做了层层封装，导致用户在新增操作或是获取底层的数据信息时过于困难。...Caffe2是一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署中发现的瓶颈问题。...Caffe2 的核心 C++ 库能提供速度和便携性，而其 Python 和 C++ API 使用户可以轻松地在 Linux、Windows、iOS、Android ，甚至 Raspberry Pi 和...Facebook 人工智能实验室与应用机器学习团队合作，利用Caffe2大幅加速机器视觉任务的模型训练过程，仅需 1 小时就训练完ImageNet 这样超大规模的数据集。
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