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Unity通用渲染管线(URP)系列(二)——Draw Calls(Shaders and Batches

要绘制物体,CPU需要告诉GPU应该绘制什么和如何绘制。通常我们用Mesh来决定绘制什么。而如何绘制是由着色器控制的,着色器实际上就是一组GPU的指令。除了Me...

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PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖

def depend(batches: Batch, batches: Batch) -> None: batches, phony = fork(batches) batches = join(batches 本来示例代码中是:depend(batches, batches)为了和论文中的图对应,我们修改为:depend(batches, batches)depend 代码也变化为:def depend(batches : Batch, batches: Batch) -> None: batches, phony = fork(batches) batches = join(batches, phony)对应下图,就是在后向传播计算图之中 重点说明的是:batches 这里是会变化的,比如 batches 在经过 partitions 的计算之后,会变成 batches。 因此,在前向计算图上,通过这个赋值操作, batches 就依赖 batches,所以反向计算时候,batches 就必须在 batches 之前完成。

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    SAP Batch Derivation功能初探之二

    4.2,定义访问顺序 Define Access Sequences to Determine Sending Batches?? 4.3, 定义条件表Define Condition Tables to Determine Sending Batches?? 4.5, 定义条件类型 Define Strategy Types to Determine Receiving Batches?? 4.6, 定义访问顺序 Define Access Sequences to Determine Receiving Batches?? 4.7, 定义条件表 Define Condition Tables to Determine Receiving Batches??

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    隐含层权重参数的初始化方式的对比实验

    After 858 Batches (2 Epochs):Validation Accuracy 11.260% -- All Zeros 9.900% -- All OnesLoss 2.300 -- After 858 Batches (2 Epochs):Validation Accuracy 65.340% -- tf.random_uniform ,公式里的n是神经元输入的个数。 After 858 Batches (2 Epochs):Validation Accuracy 91.000% -- [-1, 1) 97.220% -- [-0.1, 0.1) 95.680% -- After 858 Batches (2 Epochs):Validation Accuracy 96.920% -- Uniform [-0.1, 0.1) 97.200% -- Normal stddev After 858 Batches (2 Epochs):Validation Accuracy 97.020% -- Normal 97.480% -- Truncated NormalLoss 0.088

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    数据预处理-对文本数据的处理方法

    首先,我们需要做的是抛弃一些文本数据以至于可以得到完整的batches。每个batch的字符数量为N×M,其中N为batch size(序列的数量),M为step的数量。 然后,用输入数组arr的长度除以(N×M)得到batches的总数K,K = len(arr)(N×M)。 有了上面reshape后的数组,我们就能通过这个数组迭代我们的batches。思路就是:每个batch就是在N×(M∗K)数组上的一个N×M的窗口。 实现代码如下:def get_batches(int_text, batch_size, seq_length): Return batches of input and target :param = np.array(list(zip(x,y))) return batches

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    golang切片内存应用技巧

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    PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算

    for the previous micro-batches. : # Ensure that batches is executed after batches in # backpropagation by an explicit dependency. if = 0: prev_stream = copy_streams # 从之前的micro-batches进行拷贝 copy(batches, prev_stream, next_stream) 1.3.2 for the previous micro-batches. : # Ensure that batches is executed after batches in # backpropagation by an explicit dependency. if

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    利用RNN和LSTM生成小说题记

    self.batch_size self.poetrys_vector = self.poetrys_vector self.x_batches = for i in range(self.n_size): batches = self.poetrys_vector length = max(map(len, batches)) for row in range(self.batch_size): if len(batches ) < length: r = length - len(batches) batches): length] = * r xdata = np.array(batches) ydata = np.copy

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    机器学习常用术语: epoch batch_size iteration

    You’re gonna feed forward your NN with all your batches. Using all your batches once is 1 epoch. If you have 10 epochs it mean that you’re gonna use all your data 10 times (split in batches).epoch:

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    spark-streaming的checkpoint机制源码分析

    , 0) clock.asInstanceOf.setTime(lastTime + jumpTime) } val batchDuration = ssc.graph.batchDuration Batches graph.zeroTime.milliseconds)) val downTimes = checkpointTime.until(restartTime, batchDuration) logInfo(Batches during down time ( + downTimes.size + batches): + downTimes.mkString(, )) Batches that were unprocessed before failure val pendingTimes = ssc.initialCheckpoint.pendingTimes.sorted(Time.ordering) logInfo(Batches pending processing ( + pendingTimes.length + batches): + pendingTimes.mkString(, )) Reschedule jobs

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    【TensorFlow】TensorFlow 的多层感知器(MLP)

    np.zeros((n_sample, n_class)) onehot_labels = 1 return onehot_labels # 读取数据data1 = unpickle(cifar-10-batches-pydata_batch _1)data2 = unpickle(cifar-10-batches-pydata_batch_2)data3 = unpickle(cifar-10-batches-pydata_batch_3) data4 = unpickle(cifar-10-batches-pydata_batch_4)data5 = unpickle(cifar-10-batches-pydata_batch_5) X_train np.concatenate((data1, data2, data3, data4, data5), axis=0)y_train = onehot(label) test = unpickle(cifar-10-batches-pytest_batch acc=%f % (learning_rate, training_epochs, batch_size, acc)) plt.tight_layout() plt.savefig(cifar-10-batches-pyMLP-TF14

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    Unity3D基础知识之 ✨ Stats渲染数据统计窗口

    ----Batches 即 Batched Draw Calls, 是 Unity 内置的 Draw Call Batching 技术。 对于含有多个不同 Shader 和 Material 的物体,渲染的过程比较耗时,因为会产生多个 Batches。每次对物体的材质或者贴图进行修改,都会影响 Batches 里数据集的构成。 有关 Batches 优化相关的方案: 1、 虽然 Unity 引擎自带 Draw Call Batching 技术,我们也可以通过手动的方式合并材质接近的物体; 2、尽量不要修改 Batches 里物体的 3、为了提升 GPU 的渲染 效率,应当尽可能的在一个物体上使用较少的材质,减少 Batches 过多的开销。 Dynamic Batches动态合并在满足以下条件时时自动完成的额:模型总顶点数小于 900。不包含镜像 transform 改变。 不改变 Scale。

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    KafkaProducer Sender 线程详解(含详细的执行流程图)

    Sender#sendProducerDataaddToInflightBatches(batches);public void addToInflightBatches(Map batches) { = null && expiredBatch.inRetry()) { This ensures that no new batches are drained until the current in Sender#sendProducerDatasendProduceRequests(batches, now);private void sendProduceRequests(Map collated Note that entries are currently not removed from batches when deque is empty. unknownLeaderTopics.add 代码@2:遍历所有节点,调用 drainBatchesForOneNode 方法抽取数据,组装成 Map> batches。接下来重点来看一下 drainBatchesForOneNode。

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    SAP Batch Derivation功能初探之二

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    Spark Streaming应用与实战全攻略

    结果:数据量大导致积压,这个过程中active Batches会越变越大。 因为忽略了实际的Processing time:?Active Batches?Completed Batches? Streaming Batches对应的趋势图这其中包括接受的记录数量,每一个batch内处理的记录数,处理时间,以及总共消耗的时间。 于是就会数据量大导致积压,这个过程中active Batches会越变越大。最后发现了一个问题:? Streaming Batches对应的趋势图当压测峰值过后Input Size=0 events,时间仍然不减,奇怪!?Streaming Batches一些异常情况图查看摸个具体stage:? Streaming Completed Batches正常具体耗时如下:?

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    论文阅读理解 - ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for DNN

    Fast R-CNN 的特征; RPN 阶段,在 8-GPUs 上训练,每个 GPU min-batch为 2 张图片,每张图片 256 个 anchors;RPN 训练阶段,前 120k mini-batches 的学习率为 learning_rate=0.02,后面 60K mini-batches 学习率为 learning_rate=0.002;Fast R-CNN 阶段,在 8-GPUs 上训练,每个 GPU 1张图片,每个 mini-batch 64 个regions;Fast R-CNN 训练阶段,前120k mini-batches 的学习率为 learning_rate=0.005,后面 60K mini-batches 学习率为 learning_rate=0.0005;weight_decay=0.0001,momentum=0.9.其它实现类似于 Faster R-CNN.4.1 COCO

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    教你几招搞定 LSTMs 的独门绝技(附代码)

    本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 Taming LSTMs: Variable-sized mini-batches and why PyTorch is good for your health torch.autograd import Variablefrom torch.nn import functional as F Blog post:Taming LSTMs: Variable-sized mini-batches Blog post:Taming LSTMs: Variable-sized mini-batches and why PyTorch is good for your health:https:medium.com @_willfalcontaming-lstms-variable-sized-mini-batches-and-why-pytorch-is-good-for-your-health-61d35642972e 现在使用 mini-batches 你可以更快地训练你的模型了!当然这还仅仅是个非常简单的 LSTM 原型。你还可以做这样一些事情来增加模型的复杂度,以此提升模型的效果:1.

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    Kafka的生产者优秀架构设计

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