dataparaller计算不出loss

2024-11-05

pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用）

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练踩过的许多坑仅针对单服务器多gpu 数据并行而不是多机器分布式训练一.官方思路包装模型这是pytorch 官方的原理图按照这个官方的原理图修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq

python学习之——计算给出代码中注释、代码、空行的行数

题目:计算给出代码中注释.代码.空行的行数来源:网络思路:注释行以 ‘#’开头,空行以 ‘\n’ 开头,以此作为判断 def count_linenum(fname): fobj = open(fname,"rU") #print fobj.readlines() count_blankline = 0 count_notes = 0 count_code = 0 for eachLine in fobj: if eachLine[0] == '\n': count_blankli

PopupWindow计算弹出位置

1.首先自定义PopupWindow popWindowView= LinearLayout.inflate(context, R.layout.popupWindow,null); popupWindow = new PopupWindow(popWindowView, LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT, LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT, true); popupWindow.setOu

Caffe 根据log信息画出loss，accuracy曲线

在执行训练的过程中,若指定了生成log信息,log信息包含初始化,网络结构初始化和训练过程随着迭代数的loss信息. 注意生成的log文件可能没有.log后缀,那么自己加上.log后缀.如我的log信息为pycaffe20180110-151247-31929.log 生成loss曲线图用到caffe中自带的小工具 caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot

为什么在使用LESS 除法计算时会出问题

hello,各位小伙伴们好,最近一直有小伙伴问我为什么写Less的时候,发现除法有了问题,在生成的css文件中,不给我们输出正确结果了. 直接抛结论: LESS 版本升级,EasyLess插件新版本跟随,不支持直接除法运算符引起的解决方案: 除法写法变化 ./ 或者加上小括号(推荐) 肯定很多小伙伴会有疑惑,为啥会有这个问题,和大家拓展下: 2. less版本变化最新的版本less 进入 4.0时代. less关于除法有哪些变化呢? 来看下less 官网解释: less 官网

loss函数学习笔记

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,$m$个样本,第$i$个样本为$\vec x^{(i)}$,对应ground truth标签为$y^{(i)}$. 线性回归假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro

实现属于自己的TensorFlow(二) - 梯度计算与反向传播

前言上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

Caffe深度学习计算框架

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便

Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 论文解读（含核心源码详解）

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题

caffe的python接口学习（7）：绘制loss和accuracy曲线

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

RDD：基于内存的集群计算容错抽象(转)

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

jquery-通过js编写弹出窗口

本文转载本文主要是通过js动态控制div的高度,css控制浮动 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> &

jQuery弹出窗口完整代码

jQuery弹出窗口完整代码效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/1.htm 1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 2 <html xmlns="http://www.w3.or

postgis 中的距离计算

最近在做一个项目,有一个功能想要实现类似于查询附近的人的功能.由于项目的原因数据库只能使用 postgresql,空间查询就使用了 postgis 来实现. 具体业务像这样:业务需要返回附近距自己 1000 米的人的一个列表,返回列表中要带上距离,就是说某人距你多少米? 使用定位方式是什么? 我们使用 gps 定位发现定位精度,时间,误差和抖动都需要发大量的时间去处理. 于是采用了百度的定位 SDK,百度的上面几处都处理不错. 有一个小问题,从百度拿到的坐标是经度和纬度,这个坐标系应该是地理坐

RDD：基于内存的集群计算容错抽象

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R

画caffe训练loss曲线

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

jquery效果窗口弹出案例

效果 ①基本效果:show().hide().toggle() ②滑动 slideDown().slideUp().slideToggle() 划上:$("p").slideUp("slow"); 划下:$("p").slideDown("slow"); $("p").slideToggle("slow"); 用600毫秒缓慢的将段落滑上或滑下 ③淡入淡出 fadeIn().fadeOu

Google's Machine Learning Crash Course #03# Reducing Loss

Goal of training a model is to find a set of weights and biases that have low loss, on average, across all examples. —— Descending into ML: Training and Loss 注释:教程中的 loss ≠ 平均方差,而是指单个 labeled example 的方差(也就是误差 loss ),这里的 reducing loss 是指减小整体的误差(就是 MS

自学tensorflow——2.使用tensorflow计算线性回归模型

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo

在IOS11中position:fixed弹出框中的input出现光标错位的问题

问题出现的背景: 在IOS11中position:fixed弹出框中的input出现光标错位的问题解决方案一.设计交互方面最好不要让弹窗中出现input输入框: 二.前端处理此兼容性的方案思路: 1.判断手机机型:Android or ios ios11 or ios其他 /*ver 是IOS的版本,如果是Android ver就不是数组*/var ver = (navigator.appVersion).match(/OS (\d+)_(\d+)_?(\d+)?/); if(Arr

dataparaller计算不出loss

热门专题