在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。 为了更加清晰的说明通过外部表来实现
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
这篇文章将介绍CountDownLatch这个同步工具类的基本信息以及通过案例来介绍如何使用这个工具。
在多线程编程中，有时候一个线程的执行可能要依赖于另外一个线程的执行结果才能执行，JDK提供了join方法来实现这种功能。
在一些工程中，从DB加载数据方式基本都是一样，但是各处分散，互不复用。所以，诞生了一个数据加载通用方案，旨在使用方便，提高开发效率和性能。
在实战前，我们需要了解三个名词，Epoch、Batch-Size、Iteration 下面针对上面，我展开进行说明
Promise 的状态只有两种可能，从 pending 变为 fulfilled 和 从 pending 变为 rejected，一旦状态变化，就不会再改变
本节说一下数据的预加载。这节的内容与SQL没什么关系。主要说的是在 GIX4项目 中，我们是如何设计符合需求的预加载类库的。内容如下： 什么是预加载，为什么要用它？ 我们所需要的API 一个简单的例子 什么是预加载？ 预加载其实就是在真正开始使用数据之前，先异步把数据加载好，等到需要使用时，就可以直接使用之前加载好的数据。这时，由于数据已经加载完成，而不用等待漫长的加载过程，所以程序的速度得到一个明显的提升。 那么，什么时候需要使用它呢？我觉得，主要是这种情况：当我们可以预知
在Power Query及Power Pivot系列课程中，对大家日常学习和使用过程中的较多问题和可能遇到的坑有诸多讲解，比如，PQ系列课一开始就有新手经常遇到问题提示，让大家有一定的印象（也可能很多朋友直接跳过去了）：
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据（Metadata/Catalog）的具体内容，本文将介绍这些元数据缓存的生命周期，即它们是怎么初始化的，怎么加载的以及怎么失效的。
最开始做性能测试的时候，会有些摸不着头脑，虽然之前一直做客户端开发，但对于性能测试这块的研究比较少，于是试着找了一些工具，看了看相关文档就开始动手了。有时候因为性能问题比较明显就直接发现了，再之后遇到类似的性能测试需求，就按照上次的经验去做，有时候可能发现问题，也可能发现不了，还有些时候甚至是在浪费时间。随着经验的逐渐增加，我慢慢意识到，以前的很多测试方法既盲目又不利于沉淀，对于较为成熟的软件，这样做的测试有效性往往比较低，运气好才会发现问题，如果是较深层次的问题，要么遇不到，要么遇到了也找不出原因。因此有必要总结出一套标准的测试流程和方法，来提高测试的有效性。
效果图如下： 可以看到随着不断的滚动，页面组件的数量不断的加载。 其实加载的是后端返回的数据，因为涉及隐私，没有给显示出来。 利用懒加载，可以防止大量渲染造成卡顿降低用户体验。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
本文主要阐述在单机多卡的场景下，Milvus 是如何调度查询任务的。此外，我们还将讨论在调度实现过程中遇到的问题，解决方案和未来的发展方向。
今天说的这个案例发生在年初，某银行的一个数仓系统整体性能不佳，其中还有个奇怪的问题就是，两个结构比较类似的表，用sqlldr加载4000万左右的数据，一个需要1.5小时，另一个就要4.5小时，这对一个跑批业务来说影响是非常大的。客户自查了挺长时间也没找到原因。
Torchmeta是扩展和数据加载器的集合，用于在PyTorch中进行少量学习和元学习。Torchmeta在2019年全球PyTorch夏季黑客马拉松上获得了最佳表演奖。该库是开源的，可以尝试使用pip install torchmeta。
由此可知，缓存是用来提高数据交换速度的。我们今天要讲的缓存不是CPU中的缓存，而是在应用程序中对数据库的缓存。应用程序先于数据库，从缓存中读取数据，以降低数据库的压力，提高应用程序的读取性能。
大语言模型贼牛逼这个就不强调了哈，机器翻译，人机会话表现出巨大潜力和应用价值。模型大小和训练数据大小决定了模型能力，为实现最先进的模型，人们已经致力于万亿tokens训练具有万亿参数的大型模型。这就需要建立具有数万个GPU的大规模人工智能集群来训练LLM(大语言模型)。
插入和数据加载将写入新数据，而SELECT、UPDATE或DELETE等其他操作必须对现有数据进行操作。
最近，碰到多位朋友问一个同样的问题：为什么点了刷新数据按钮，数据却没有更新？
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
在计算机视觉领域，mmcv（OpenMMLab Computer Vision Foundation）是一个被广泛使用的库，为深度学习项目提供了各种有用的工具和函数。然而，在使用mmcv时，您可能会遇到一个错误信息，提示"No module named ‘mmcv._ext‘"。在本博客文章中，我们将探讨这个错误的可能原因，并讨论如何解决它。
在上一篇中我们已经熟悉了 MyBatis 的嵌套查询，而嵌套查询是通过多个单表查询多次执行来实现的。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时，有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义，并提供一些可能的解决方法。
PDFMV框架是“问题-数据-特征-模型-价值”英文字母的缩写，是一个闭环的系统，具有持续性迭代优化的功能。
左侧的 EAX , EBX , ECX , EDX , ESI , EDI , EBP , ESP , CS , DS , ES , FS , GS , SS , EFLAGS , EIP 等
GIS项目除了多边形那一套功能，另一个应用最广泛的场景就是POI数据的分析挖掘。今天给大家演示一下用GMap.Net如何加载POI数据，以及测试一下加载数据的性能。
我想无论是移动端工程师还是服务器工程师，技术成长路线大致都是先熟练(不是熟悉,hahaha)掌握了编程语言、现行开发流行框架和项目业务逻辑后，向着架构师的方向发展。自己搭建一个符合软件工程和项目要求的架构，并在不断实现项目需求的时候一步步完善她设计她，并慢慢和具体框架解耦。当然过程中也是一步步完善自己的编程语言代码的优雅性，可读性，并保持高效的效率。写代码对于个人来说就是一个不断修正，完善自己的过程。最后都是架构，思想，境界的问题了。就像成为了令狐冲这样武侠大咖，无招胜有招，不困惑于具体的编程语言和框架。 当然以上纯属个人扯蛋，ＹＹ。
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因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
Pytorch数据加载的效率一直让人头痛，此前我介绍过两个方法，实际使用后数据加载的速度还是不够快，我陆续做了一些尝试，这里做个简单的总结和分析。
本文介绍了微信小程序开发中的列表渲染实现，分为基础列表渲染和自定义列表渲染。基础列表渲染通过 `wx:for` 渲染列表项，通过 `wx:key` 指定列表项的 key 值，来实现列表的渲染。自定义列表渲染通过 `wx:for-item` 渲染列表项，可以实现更加灵活的列表项样式和交互。同时，还介绍了如何通过 `wx:key` 来指定列表项的 key 值，以及如何使用 `wx:for` 遍历数组。
首先，将图片传送到CNN中，使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要分类图像，我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征，删除图像分类的全连接层，并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
Fragment 作为 Android 最基本，最重要的基础概念之一。本文从为什么出现 Fragment 开始，介绍了相关的方方面面。
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
弱网测试的现象及原因 1、 现象：用户登录应用时下载初始化数据，下载过程中因网速太慢点击取消并重新登录，数据初始化完成后出现重复，造成数据不一致。 原因：数据下载过程中、下载失败后，未进行数据回滚，中止后重新下载，出现数据重复 解决方案：通过事务处理数据下载逻辑，下载失败后，应用本地数据库进行数据回滚。 2、 现象：用户点击数据上传，数据上传过程中网络弱且不稳定，基于联网状态自动触发数据上传，导致出现数据重复写入，形成脏数据 原因：数据上传过程中，由于失败重传机制，会出现连续两次写操作，并且未做唯一识别处理 解决方案：根据数据特性，对可能造成脏数据的地方，通过关键字段，例如创建时间，key-value值等生成hash键，标记记录唯一性，即数据写入时，检查hash键是否存在，如果已经存在，当前重复数据丢弃。 3、 现象：在弱网环境下，用户输入用户名和密码点击登录，应用链接超时返回用户名和密码错误提示。 原因：在弱网环境下的连接超时后，按照强网业务逻辑处理，导致返回超时异常。 解决方案：弱网连接超时后，检查应用本地数据库是否有用户登录信息，若存在，获取应用本地用户信息进行登录。 4、 现象：在弱网环境下，用户输入用户名和密码后点击登录，登录过程中应用崩溃并且闪退。 原因：弱网环境下数据下载超时，加载数据严重依赖于后来的异步加载。数据还没来得及返回，应用跳转到下个activity，导致崩溃。 解决方案：健壮数据加载流程，通过标记后台数据下载状态加载界面，依赖数据下载完成后，再进行页面跳转。 5、 现象：弱网络环境下，用户请求页面响应时间较长，等待的过程中，页面上的部分控件仍然可以操作，当用户点击控件时，出现应用闪退现象； 原因：没有对数据加载流程进行判断，直接暴露控件可控，当出现依赖数据的控件操作时，没有在数据返回前做兼容处理。 解决方案：在数据加载过程中，设置页面对外暴露的控件为“不可操作”，当数据加载完再释放。 6、 现象：在弱网环境下，用户第一次输入搜索关键字没有得到响应后，再次输入全新关键字并发送请求，等待搜索结果返回后，当前结果页被之前的关键字搜索结果刷新覆盖 原因：中间的请求返回较慢，显示最终的结果后，之前请求返回的数据应不做处理。 解决方案：对异步请求未完成的任务进行cancel.
DataLoader简单介绍 DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。通过使用DataLoader，我们可以方便地对数据进行相关操作，比如我们可以很方便地设置batc
注意：支持在训练中调用callbacks，额外添加模型存储、TensorBoard、FPR度量等。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
通常我们都要一个需求，当组件中的数据还在请求时，展示loading效果，当请求完毕时在展示正常的数据 之前这部分逻辑要我们自己定义，现在可以使用Suspense
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
很多朋友安装好Power BI Desktop后，就马上开始导入数据、清洗、建模、写公式、出图表……很爽，对不对？
将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文 件当中去
根据训练过程 train_net.py，大致梳理下 Detectron 的训练过程和训练时数据加载过程.
Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/R Job，然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询（UDF）。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事，每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间，这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏，是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据，影像或者文本等进行封装、转换，并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块，常用以上三个类：
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