COO to CSR format #include <vector> #include <iostream> #include <mkl.h> #ifdef __linux__ #include <stdlib.h> //for aligned alloc! #include <cstring> //believe it or not for memcpy!! #endif #include "mkl_sparse_qr.h" // --------------------- template<clas
项目组有个需求:目前我们线上代码都是git 仓库托管的,开发和前端都需要对仓库中的js目录中的文件进行修改,为了避免冲突,想到了把仓库中的子目录分离开来,让前端工程师可以提交到git 仓库。以前是通过ftp进行更新,会有很多问题。更改了这种方式会提高工作效率
在linux内核中支持3中内存模型,分别是flat memory model,Discontiguous memory model和sparse memory model。所谓memory model,其实就是从cpu的角度看,其物理内存的分布情况,在linux kernel中,使用什么的方式来管理这些物理内存。另外,需要说明的是:本文主要focus在share memory的系统,也就是说所有的CPUs共享一片物理地址空间的。
事情是这样的,昨天开发让我给他倒个日志,由于历史原因吧,没有日志系统,直接上服务器看了下他要的日志大小
开发的mac机器只有256G的硬盘,工程代码仓库 clone 下来后少的10几G,大的有60多G, 所以在日常的使用中,经常会遇到磁盘空间不足的问题,头痛不已。 我们是跨平台开发,git仓库中会保存mac/linux两个平台所需要的所有文件。 其中 *.so 等一些文件在开发mac工程时是不需要的,可以使用sparse checkout功能在同步远程仓库时候,不拉取这些文件,给磁盘留出多一些的可用空间。
先进入这个链接,检查下pytorch版本对不对: https://pytorch-geometric.com/whl/ 📷 pytorch官网: Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了,所以降级装了1.12.1。 # conda create -n py39 python=3.9 # conda activate py39 pip3 install torch==1.21.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 然后根据有没有G
大纲 cp 引发的思考 分析文件 文件系统 现实的存取场景 文件系统 文件的稀疏语义 什么是稀疏文件 为什么要支持稀疏语义? 怎么创建一个稀疏文件? 稀疏语义接口 稀疏文件的应用 Go 语言实现 `
前天不是搭建了一个《Java 程序员进阶之路》的网站嘛,其中用到了 Git 来作为云服务器和 GitHub 远程仓库之间的同步工具。
在Android中系统通过脚本build/tools/releasetools/build_super_image.py内部去调用lpmake工具生成super.img镜像
【新智元导读】PyTorch 发布了最新版,API 有一些变动,增加了一系列新的特征,多项运算或加载速度提升,而且修改了大量bug。官方文档也提供了一些示例。 API 改变 torch.range 已被弃用,取代的是 torch.arange,这与 numpy 和 python 范围一致。 在稀疏张量上,contiguous 被重命名为 coalesce,coalesce 已经不合适。(注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中,所以我们不提供向后兼容性)。 新的特征 新的层和函数 torch.t
确切地说,不是收到的自动告警短信或者邮件告诉我某机器上的磁盘满了,而是某同学人肉发现该机器写不了新文件才发现该问题的. 说明我司告警服务还不太稳定 :)
传统的计算机结构中,整个物理内存都是一条线上的,CPU访问整个内存空间所需要的时间都是相同的。这种内存结构被称之为UMA(Uniform Memory Architecture,一致存储结构)。但是随着计算机的发展,一些新型的服务器结构中,尤其是多CPU的情况下,物理内存空间的访问就难以控制所需的时间相同了。在多CPU的环境下,系统只有一条总线,有多个CPU都链接到上面,而且每个CPU都有自己本地的物理内存空间,但是也可以通过总线去访问别的CPU物理内存空间,同时也存在着一些多CPU都可以共同访问的公共物理内存空间。于是乎这就出现了一个新的情况,由于各种物理内存空间所处的位置不同,于是访问它们的时间长短也就各异,没法保证一致。对于这种情况的内存结构,被称之为NUMA(Non-Uniform Memory Architecture,非一致存储结构)。事实上也没有完全的UMA,比如常见的单CPU电脑,RAM、ROM等物理存储空间的访问时间并非一致的,只是纯粹对RAM而言,是UMA的。此外还有一种称之为MPP的结构(Massive Parallel Processing,大规模并行处理系统),是由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接,协同工作,完成相同的任务。从外界使用者看来,它是一个服务器系统。
素有数据挖掘领域“世界杯”之称的KDD Cup正在火热进行中,百度作为此次大赛的主办方,除了提供10,000美金特别奖,还为使用PaddlePaddle的参赛选手精心提供了KDD Cup Regular ML Track基线支持,此基线能够在Linux和单机CPU/GPU上运行,通过使用基线,参赛队伍可以更方便地进行特征工程和网络的优化,高效完成训练,并获得更好的结果。
(1)文件大小与占用磁盘空间大小的区别。 文件大小(又名 apparent size)是文件自身实际大小,与占用磁盘空间大小(又名 occupied space size)有本质的区别。举个例子,创建一个1字节的文件,使用du显示的为4KB,使用ls显示为1B,示例如下:
shutdown命令可以安全的关闭或者重启系统,并广播关机或者重启的消息给全部的终端
具体情况是:安装了 torch-geometric 和 torch-sparse(官网安装说明:PyG Documentation — pytorch_geometric documentation)后,导入 torch-sparse 时却报错。
关于石头哥:新时代农民工,末流985逆袭保送清华,BAT 大厂码农,欢迎关注程序猿石头(ID: tangleithu),这里经常能get意想不到的知识点
前言: 书接上回《内存映射技术分析》,继续来分析一下linux的物理内存管理。 分析: 1,物理内存 PC上的内存条,或者手机上的内存芯片,物理上实实在在的内存,就是物理内存。大小是硬件决定的,一般就是一个起始地址,加上大小。地址如何分配呢?PC上作者也不太懂,听闻BIOS可以配置。在ARM上,作者曾经看过一份电路图,当时的图上,使用32bit的高2bit作为chip select,后面的30bit作为地址总线,看过chip select信号之后,作者才明白为什么在代码上要配置起始的地址不是0,因为硬件
编写|PaddlePaddle 排版|wangp Part1 安装编译问题汇总 $ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo
前言: 虚拟化场景下,测试的时候,经常为了省事,经常想跳过安装操作系统。因为作者使用的是iscsi的分布式存储方案,所以可以用iscsiadm把iscsi挂载到host上,虚拟化出来/dev/sdx设备。 qemu-img convert -f qcow2 -O raw CentOS-7-x86_64-GenericCloud.qcow2 /dev/sdx 实际效果还不错,省去了安装操作系统的复杂过程。转换完成后,从/dev/sdx直接启动,guest os就带着操作系统了。 但是,还会看到转化速度比较慢
一、内存管理架构 二、虚拟地址空间布局架构 三、物理内存体系架构 四、内存结构 五、内存模型 六、虚拟地址和物理地址的转换 七、内存映射原理分析 一、内存管理架构 内存管理子系统架构可以分为:用户空间、内核空间及硬件部分3个层面,具体结构如下所示:1、用户空间:应用程序使用malloc()申请内存资源/free()释放内存资源。2、内核空间:内核总是驻留在内存中,是操作系统的一部分。内核空间为内核保留,不允许应用程序读写该区域的内容或直接调用内核代码定义的函数。3、硬件:处理器包含一个内存管理单元(Memo
如果你完全不明白或者完全明白图片含义, 那么你不用继续往下看了. 否则, 这篇文章也许正是你需要的.
发布于 2018-06-14 00:02 更新于 2018-09-01 00:03
cp命令主要用于复制文件或目录,可以将一个或多个源文件或者目录复制到指定的目的文件或目录,当一次复制多个文件时,目标文件参数必须是一个已经存在的目录,否则将出现错误。
两者还不太一样,好像自己编译的在功能上是SDK自带的子集。在源码中有fastboot相关的代码,正好研究一下。
查看分区格式 # df -hT // ext4 文件格式 Filesystem Type Size Used Available Use% Mounted on /dev/system ext4 2.0G 112.4M 1.8G 6% / devtmpfs devtmpfs 107.2M 0 107.2M 0% /dev tmpf
NXP i.MX8M Mini烧录固件的方式主要通过uuu工具进行烧录, 这个工具本身开源,但是提供给开发者烧录的方式及其不友好, 不得不吐槽。
1、稀疏矩阵的常见存储形式 bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Sparse Row matrix coo_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Column matrix csr_matrix(arg1[, sh
单机环境下,如果特征较为稀疏且矩阵较大,那么就会出现内存问题,如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具,那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/310058362
近日,一位名为omnisky的用户在pytorch社区中发帖称,自己在安装torch时遇到了麻烦,在尝试安装torch后出现了ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C'的错误。他通过查阅官方文档并尝试了相关操作,比如安装旧版本的torch、更改环境变量等,最终成功解决了问题。对于其他遇到相同问题的用户,omnisky的这些经历和解决方案或许能够提供一些帮助。
文件稀疏化(sparsify) 下面的方法都可以将一个文件稀疏化。 1. cp: $ cp --sparse=always file file.sparse cp缺省使用--sparse=auto,会自动探测源文件中是否有空洞,以决定目标文件是否为稀疏文件;使用--sparse=never会禁止创建稀疏文件。 2. cpio: $ find file |cpio -pdmuv --sparse /tmp 如果不加--sparse参数,稀疏文件中的空洞将被填满。 3. tar: $ tar cSf - file | (cd /tmp/tt; tar xpSf -)
这里的效率高,应该是有前提的:当使用稀疏矩阵的存储格式(如CSR)时,计算效率更高。如果是普通的完整矩阵格式,实际上效率一样。
今天来了解一下sparse_vec 结构的使用。目前使用的地方还是挺多的。比如:ethernet-input节点,通过ethernet-type类型获取next索引。(也就是当前节点的slot id);在ip-local节点通过ip protocols回去next索引等等。下面就来简单介绍下:
如果数据中有很多NaN的值,存储起来就会浪费空间。为了解决这个问题,Pandas引入了一种叫做Sparse data的结构,来有效的存储这些NaN的值。
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
3.矩阵相乘,A,B矩阵需要满足条件为A为m*n的矩阵,B为n*p的矩阵,结果C为m*p的矩阵
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals
上一篇重点在transformer位置信息的改进,这一集挑选了几篇都带有「Sparse」的标签,主要关注点在于transformer结构的复杂度问题。先来看看都有哪些:
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具,这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能,并通过实例演示如何应用这些工具。
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。
最核心的结构体是irq_desc,之前为了易于理解,我们说在Linux内核中有一个中断数组,对于每一个硬件中断,都有一个数组项,这个数组就是irq_desc数组。
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示: B.计算节点(Trainer): 每个trai
这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时,结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。
作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力(memorization)和 DNN 模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化 2 个模型的参数,从而达到整体模型的预测能力最优。 结合我们的产品应用场景同 Google Play 的推荐场景存在较多的类似
在an咋说能BookStack开源项目时,里面说要配置cailbre。配置后出现错误:
标题:Linux磁盘分区问题 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles/2022/07/06/1657106062614.html
大家好我是费老师,在日常研发地图类应用的场景中,为了在地图上快速加载大量的矢量要素,且方便快捷的在前端处理矢量的样式,且矢量数据可以携带对应的若干属性字段,目前主流的做法是使用矢量切片(vector tiles)的方式将矢量数据发布为服务进行调用:
假设embedding对输出size=3,也就是hidden层的size=3*3;
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