继上一篇计划的实践项目,这篇记录我训练模型相关的工作. 首先要确定总体目标:训练一个pytorch模型,CIFAR-100数据集测试集acc达到90%:部署后推理效率达到50ms/张, 部署平台为window10+3050Ti+RX5800h. 训练模型的话,最好是有一套完备的代码,像谷歌的models,FB的detectron2,商汤的mm系列等等框架,这些是建立在深度学习框架tf或pth基础上的进一步封装,提供一些更高级的写好的模块可以调用,如Resnet.FPN..proposal.NMS

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77

为了便于维护,python接口自动化测试用例可以利用xlrd模块读取excal表格进行数据分离.我们可以利用xlrd模块的row_values()和cell_value()两种方法读取Excal表格. 一.首先,写一个运行测试用例的Test_Main类: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import unittest import jsonclass TestDemo(unittest.TestCase): de

1.新建一个文本文档,重命名为2.csv 2.可以在文档中设置如下参数:casenum:用例编号:url:访问路径:para:访问的域名:function:请求方式:expectValue:响应值 3.打开jmeter,创建一个线程组,创建配置元件:CSV数据文件设置 4.把para.url列中的值分别对应传入 5.添加响应断言:响应断言值为200表示通过: 6.建立监听.查看结果树: 结果树中可以看到两个HTTP请求,分别是CSV中写好的两个不同的域名,响应的结果都是对应的结果:此时响应断言也

最近公司新增功能要求导入excel,并读取其中数据批量写入数据库.于是就开始了这个事情,之前的文章,记录了上传文件,本篇记录如何通过POI读取excel数据并封装为对象上传. 上代码: 1.首先这是一个依赖第三方的事情,故而需要导入jar包 <!-- read excel start --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId&

在我们气象领域,对数据进行批处理随处可见,尤其是在处理模式数据的时候.为了能让这个过程加速,很多大佬们提出了不同的方法,比如使用numba库进行计算.使用dask库进行并行等等,都是非常好的加速手段.但你知道嘛,其实我们只需要在批量读取数据时加上glob的一行命令,就可以得到显著加速(数据量越大加速效果越明显)!下面具体给大家演示一下. 任务 为了测试glob的显著加速效果,我们做了两组测试:一组用os库来批量读取所有的wrfout文件,一组用glob库来批量读取所有的wrfout文件,让两组实

列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可 以是任意对象,不同元素不必是同一类型.元素本身允许是其它复杂数据类型,比如,列表 的一个元素也允许是列表.例如: > rec <- list(name="李明", age=30, scores=c(85, 76, 90)) > rec $name [1] "李明" $age [1] 30 $scores [1] 85 76 90 列表元素总可以用"列表名[[下标]

参考网址: Matlab读取同一路径下多个txt或mat文件总结 matlab 批量读取数据文件.mat .dat 整理:matlab批量读入数据文件的方法 首先命名方式体现在只是名字里数字有变化,其他部分是一样的,一共有1227个. 思路:通过循环,利用num2str将名字中变化的部分表示,然后读取mat文件,最后合并起来. 我的每个mat里面是一个1000*1的cell---->  代码: filepath='E:\My-AMG-Paper\stayPointTry2\';  %文件夹名字f

为能更好地服务用户,DataPipeline最新版本支持: 1. 一个数据源数据同时分发(实时或定时)到多个目的地: 2.  提升Hive的使用场景: 写入Hive目的地时,支持选择任意目标表字段作为分区字段: 可将Hive作为数据源定时分发到多个目的地. 3. 定时同步关系型数据库数据时,可自定义读取策略来满足各个表的同步增量需求. 本篇将首先介绍一下一对多数据分发及批量读取模式2.0的功能,后续功能会在官微陆续发布. 一.推出「一对多数据分发」的背景 在历史版本中,DataPipeline每

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过

第一部分:在head之间加载两个JS库. <script src="html/js/jquery.js"></script> <script src="html/js/chart/highcharts.js"></script> 可以到http://www.hcharts.cn/ 下载,有相关教程和使用说明文档. 英文好的可以去官网:http://www.highcharts.com/ 第二部分:JS代码 //定义一个

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

一.Sql Server插入方案介绍 关于 SqlServer 批量插入的方式,有三种比较常用的插入方式,Insert.BatchInsert.SqlBulkCopy,下面我们对比以下三种方案的速度 1.普通的Insert插入方法 public static void Insert(IEnumerable<Person> persons) { using (var con = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User

FME作为转换神器,支持几百种格式的互转,实现互操作化.从fme.exe执行方式入手,讨论Command命令式执行模板(.fmw/.fmwt)和脚本(.tcl/.py)实现自动化批量转换. 1.fme.exe命令分析 一般打开CMD命令后直接输入fme可执行,系统环境变量已将FME按照目录加进去了. 图1 fme.exe命令 从红圈看出FME本身执行也是靠fme.exe来执行ControlFile(控制文件)和ScriptFile(脚本文件)的.对于ControlFile可以利用FMEWorkB

使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以使用任何数据源,只要数据可加载到 DataTable 实例或可使用 IDataReader 实例读取数据 使用Datatable作为数据源的方式: 下面的代码使用到了ColumnMappings,因为目标表和数据源Datatable的结构不一致,需要这么一个映射来指定对应关系 public string SaveJHCData(LzShopBasicData[] datas)

在.Net中经常会遇到批量添加数据,如将Excel中的数据导入数据库,直接在DataGridView控件中添加数据再保存到数据库等等. 方法一:一条一条循环添加 通常我们的第一反应是采用for或foreach循环一条一条的添加.这样的方法可想而知,效率肯定很低,可以慢到操作人员无法接受的那种.经过测试(局域网),1W条数据将会耗时3分42秒842毫秒 ; i < dgv.Rows.Count; i++) { string sql = "insert into ....."; Sq

在软件开发中,把数据从一个地方复制到另一个地方是一个普遍的应用. 在很多不同的场合都会执行这个操作,包括旧系统到新系统的移植,从不同的数据库备份数据和收集数据. .NET 2.0有一个SqlBulkCopy类,它可以帮助你从不同的数据源复制数据到SQL SERVER数据库. 本文中我将示范SqlBulkCopy类的不同应用. 数据库设计: 这个数据库的设计还是蛮简单的,它基于Northwind数据库的Products表.另外我还在Northwind数据库中创建了3个表. 详情可以看一下下面的数据

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

大量数据导入操作, 也就是直接将DataTable里的内容写入到数据库 通用方法: 拼接Insert语句, 好土鳖 1. MS Sql Server:   使用SqlBulkCopy 2. MySql: adapter.update()批量更新 MySqlBulkLoader, 这个是从文件里边到的, 有个实现是先将DATATable编程CSV文件, 在用MySqlBulkLoader导入MySql 参考文章: http://theonetechnologies.com/outsourcing/

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

介绍:在软件开发中,把数据从一个地方复制到另一个地方是一个普遍的应用. 在很多不同的场合都会执行这个操作,包括旧系统到新系统的移植,从不同的数据库备份数据和收集数据. ASP.NET 2.0有一个SqlBulkCopy类,它可以帮助你从不同的数据源复制数据到SQL SERVER数据库. 本文中我将示范SqlBulkCopy类的不同应用. 数据库设计: 这个数据库的设计还是蛮简单的,它基于Northwind数据库的Products表.另外我还在Northwind数据库中创建了3个表. 详情可以看一