引言 提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。...Pytorch profiler 是一款功能全面的训练性能分析工具，能够捕捉以下信息： CPU 操作的耗时 CUDA 核心的运行时间 内存使用情况的历史记录 这些就是你需要关注的所有内容。...CPU + CUDA 配置文件如下所示： 立刻识别出任何训练过程中的关键环节： 数据加载 前向传播 反向传播 PyTorch 会在一个独立线程中处理反向传播（如上图所示的线程 16893），这使得它很容易被识别出来...内存分配器 使用 PyTorch 在 CUDA 设备上分配张量时，PyTorch 会利用缓存分配器来避免执行成本较高的 cudaMalloc 和 cudaFree 操作。...PyTorch 的分配器会尝试复用之前通过 cudaMalloc 分配的内存块。
这些数字一方面可以让面试官了解你的工作成果，一方面也能了解你的遇到的困难。 因此，居士要分享的第二个技巧就是：多用数据来描述你的项目难度和成果！...居士之前面过一位童鞋，他的简历里面没有特别大的项目经历，甚至连前面居士提到的点也没有写，但是他的简历却给居士留下了很深的印象。第一反应就是这位同学很善于思考和总结。...通过对广告点击和非点击用户的画像分析和历史行为对比，发现非点击用户的设备类型、app版本等特征有明显的不同，并通过对当前广告策略的分析对比发现，该在19年9月份后上线的三款广告策略中，会对部分型号的设备和...0xFF 总结 一段优质的项目经历和工作总结，不一定是高大上的公司级项目（如果有，当然是最好的），它可以体现在多个点： 清晰的项目背景和目标描述 可以量化的工作量和项目成果 走心的项目思考和尝试 当然也可以是...： 项目中遇到的困难和解决思路 项目优化的跟进 那么，看完了这篇文章的你，有什么建议可以给我们分享的吗？
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...，Loss：1.6171875 第1次训练 整体测试上的loss：289.1482034921646 第1次训练 整体测试上的准确率：0.12559999525547028 -------第 2 轮训练开始...训练次数：1400，Loss：1.5098960399627686 第2次训练 整体测试上的loss：287.84552359580994 第2次训练 整体测试上的准确率：0.12559999525547028...Loss：1.7896429300308228 训练次数：2200，Loss：1.3330057859420776 第3次训练 整体测试上的loss：286.49878656864166 第3次训练 整体测试上的准确率...第4次训练 整体测试上的准确率：0.10989999771118164 -------第 5 轮训练开始------- 训练次数：3200，Loss：1.3288989067077637 训练次数：3400
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...这里使用的版本为：python 3.8、pytorch 1.11、CUDA 11.4 如上图所示，每个 GPU 将复制模型并根据可用 GPU 的数量分配数据样本的子集。...在下面的示例中，调用该方法的所有衍生进程都将具有从 0 到 3 的rank值。我们可以使用它来识别各个进程，pytorch会将rank = 0 的进程作为基本进程。...总结 以上就是PyTorch的DistributedDataParallel的基本知识，DistributedDataParallel既可单机多卡又可多机多卡。
在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度 在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...下面是如何在PyTorch中实现梯度累加: model = model.train() optimizer.zero_grad() for index, batch in enumerate(train_loader...尽管计算准确率、精度、召回率和F1等指标并不困难，但在某些情况下，您可能希望拥有这些指标的某些变体，如加权精度、召回率和F1。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。
作者 | LORENZ KUHN 来源 | 人工智能前沿讲习 编辑 | 极市平台、算法进阶 导读 本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。...例如，使用 1Cycle 策略在 ImageNet 数据集上训练 ResNet-56，训练迭代次数减少为原来的 1/10，但模型性能仍能比肩原论文中的水平。...04 使用自动混合精度（AMP） PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。...分布式训练文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 11 设置梯度为 None 而不是 0 梯度设置为. zero_grad...HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。
对抗样本一般需要具有两个特点： 相对原始输入，所添加的扰动是微小的 能使模型犯错 对抗训练的基本概念 GAN 之父 lan Goodfellow 在 15 年的 ICLR 中第一次提出了对抗训练的概念，...的改变并不会影响 Adversarial Loss，模型只能通过改变 Word Embedding Weight 来努力降低它，进而如文章所说： Adversarial training ensures...ϵ||∇xL(x,y;θ)||\epsilon ||\nabla_x L (x,y;\theta)|| 总结 这篇博客梳理了 NLP 对抗训练发展的来龙去脉，介绍了对抗训练的数学定义，并对于两种经典的对抗训练方法...另外还有一些对抗训练算法，读者有兴趣可以查看一文搞懂 NLP 中的对抗训练以及对抗训练的理解，以及 FGM、PGD 和 FreeLB 的详细介绍这两篇文章 References Adversarial...中的对抗训练 + PyTorch 实现 一文搞懂 NLP 中的对抗训练 关于 Adversarial Training 在 NLP 领域的一些思考
**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。Lightning 使用最新的最佳实践，并将你可能出错的地方最小化。...Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。...现在，需要关注在使用大的batch size的时候如何在多个GPUs上分布并最小化延迟（比如，我可能会尝试着在多个gpu上使用8000 +的有效batch size）。
这篇文章是基于非官方的CenterNet实现，https://github.com/zzzxxxttt/pytorch_simple_CenterNet_45，这个版本的实现更加简单，基于官方版本(https...这篇博文主要讲解如何用这个版本的CenterNet训练自己的VOC数据集，环境的配置。 1....pytorch0.4.1, 将$CenterNet_ROOT/lib/DCNv2_old 重命名为 $CenterNet_ROOT/lib/DCNv2 如果使用的是pytorch1.1.0 or 1.0.0...训练和测试 3.1 训练命令 训练命令比较多，可以写一个shell脚本来完成。...3.2 测试命令 测试命令很简单，需要注意的是img size要和训练的时候设置的一致。
——《微卡智享》 本文长度为1749字，预计阅读5分钟 前言 前面四篇将Minist数据集的训练及OpenCV的推理都介绍完了，在实际应用项目中，往往需要用自己的数据集进行训练，所以本篇就专门介绍一下pyTorch...同时在Dataset下创建mydata目录，并创建出train训练的目录，在目录下创建了0-9的文件夹，这样做的目录是在pyTorch调用时会直接根据train下不同的文件夹目录设置对应的label标签了...做完这些，提取图片的准备工作就完成了，接下来就是通过pyTorch训练。...微卡智享 pyTorch训练自己数据集 新建了一个trainmydata.py的文件，训练的流程其实和原来差不多，只不过我们是在原来的基础上进行再训练，所以这些的模型是先加载原来的训练模型后，再进行训练...，但是是3通道的，而在pyTorch我们的训练数据都是1X28X28，即是单通道的图像，所以这里加上这一句是将读取的图片设置为单通道。
特点 动态计算：这是PyTorch别于Tensorflow, caffe等框架最大的一点。神经网络在运行时定义创建，并且可以随时查看训练中的tensor值，快速学习网络。...重写 __getitem__() 函数后，我们就可以用索引直接访问对应的数据，如 data[0] 表示获取第一个数据。.../docs/stable/nn.html#pooling-layers 实现了常用的池化层，如最大池化，平均池化等。...（如全连接层、卷积层等）放在构造函数 __init__() 中，当然我也可以把不具有参数的层也放在里面； （2）一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、BatchNormanation层...Pytorch中模型训练步骤还是非常清晰的： 数据载入及处理 模型定义 超参数设置（损失函数定义、优化器定义、训练轮数） 训练模型 读取一个batch的数据，并前向传播 计算损失值
preface yolo 是一种目标检测算法，官方是基于 darknet 这种框架来训练的，darknet 是用 C 写的，有些硬核，所以我在 GitHub 上找到了人家用 pytorch 复现的 yolo...，这次就拿 pytorch 结合 yolo 来训练一下自己的目标检测数据集 待续 训练好了，用了 22 个小时
开始网络训练 train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。...b、训练自己的数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集， 训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。...开始网络训练 训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。...b、使用自己训练的权重 按照训练步骤训练。...train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
下面，我将通过一个简化的例子，帮助大家理解如何在面对众多技术标准和设计模式时做出选择。...理解软件设计技术标准的挑战 软件设计技术标准包括了各种原则、模式和实践，比如SOLID原则、设计模式（如工厂模式、策略模式等）、架构风格（如微服务、单体应用等）。...这些标准的目的是帮助开发者构建可维护、可扩展和高效的软件系统。但由于每个项目的需求、团队的技术栈和业务领域的不同，没有一套万能的规则可以适用于所有情况。...在线书店的业务复杂度和预期的用户量是决定架构风格的关键因素。 原则和模式的选择性应用：没有必要在每个地方都应用设计模式或严格遵循某一原则。关键是识别出哪些场景下应用特定的模式或原则能带来最大的价值。...通过深入理解业务需求、适时地应用设计原则和模式、持续地评估和调整，我们可以有效地解决设计中遇到的挑战。希望这篇文章能帮助读者更好地理解如何在软件设计过程中做出决策。
import os def findfiles(name, path): # 定义保存查找结果的数组 search_result = [] # 利用os.walk函数遍历路径下的所有文件...，一个是os模块的walk函数，一个是内置函数enumerate。...(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...就是在for循环里用enumerate作用一个可遍历的对象，不但会返回对象里的每个值，还会返回值对应的下标，有时候我们需要用到值对应的下标，所以就会使用enumerate函数，写段小代码演示下 names...的区别就是，os.listdir只会返回当前路径下的所有文件夹和所有文件，不会继续再深入下一层文件夹继续查找。
题目是这样的： image.png 大数据小内存问题，很容易想到位图法 image.png 所以，如果一个区间填不满，也就意味着这个区间缺少了数，我们把这些区间拿出来，再依次按照位图法的那一套处理下，...就能得到这些区间中未出现的数。...具体过程如下： image.png image.png 如果 num 在第 1 区间上，将 bitArr[num - 2^26 * 1] 的值设置为 1 这样，遍历完之后，在 bitArr 上必然存在没被设置成...1 的位置，假设第 i 个位置上的值仍然是 0，那么 2^26× 1 + i 这个数就是一个没出现过的数 总结来说，其实就是区间计数 + 位图法，对计数不足的区间执行位图法 心之所向，素履以往，我是小牛肉
我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加： 没有找到符合要求的两个元素。 第2轮，用元素12和其他元素相加： 发现12和1相加的结果是13，符合要求。 按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： 第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。...比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型为pytorch_model.bin...k,v in model.state_dict().items(): print(k) """ torch.save(prune_model, out_path + 'pytorch_model.bin...param.shape) end_time = time.time() print('预测耗时：{}s'.format(end_time-start_time)) 对ffn里面的维度进行剪枝 1、加载预训练的模型...； 2、提取所需要层的权重，并选择topk的值进行裁剪，并重新赋值给该层的参数； 3、更改模型配置文件（主要是修改维度）； 4、保存模型为pytorch_model.bin； 具体代码： import
// 查找 arr[] 的大小并存储在 'size' int size = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); 我们可以在不使用 sizeof 运算符的情况下做同样的事情吗？...一个解决方案是我们自己写的sizeof操作符 // C++ 程序通过编写我们的 sizeof 来查找数组的大小 #include using namespace std;...在这里，指针算术发挥了它的作用。我们不需要将每个位置显式转换为字符指针。 &arr ==> 指向 6 个元素的数组的指针。...[见本对之间＆的常用3差 和ARR] (&arr + 1) ==> 的为6点的整数地址 指针类型是指针阵列 的6点的整数...文章到这里就结束了，感谢各位的阅读，如有不正确的地方欢迎大家批评指正！
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
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