作者:王璐璐 | 旷视 MegEngine 架构师 一. 背景 在 MegEngine imperative runtime 的早期开发中,我们面临着一些的性能优化问题.除了一些已知需要重构的地方(早期设计时为了开发效率而牺牲性能的妥协),还存在一些未知的性能问题需要用 profiler 进行观测和分析才能发现.MegEngine 的 imperative runtime 是一个由 Python 和 C/C++ 编写的模块,对于这类程序,各种 profiler 多到令人眼花缭乱.在调研各种 pr

在复现Meta-SR的过程中,发现如果嵌套多个for 循环会使速度过慢.这是下面实验得出的结论: import time t1 = time.time() a = range(3000) b = range(3000) c = [[i,j] for i in a for j in b] t2 = time.time() print('生成式%',str(t2-t1)) t3 = time.time() ret = [] for i in range(3000): for j in range(3

如果要插入一大批数据,千万不要一条一条的execute, commit.而应该是先全部execute,最后统一commit!!! 千万注意,时间差距还是很大的!! 正确示范:快 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.commit() 错误示范:慢 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.comm

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/aliasing.html Understanding Memory Aliasing for Speed and Correctness 内存的重用是theano提升代码运行速度的一种方法,而且理解theano如何别名(alias)缓冲区对编写的程序速度的提升和正确性的保证很重要. 这部分是基于theano处理内存的基础上来说明原则的,而且解释了为了获得更快的性能,在什么时候该改变某些函数默

上一节,我们整理了一个游戏开发的新框架(即:Game类),本节将运用这个框架,实现基本的加速度及摩托力效果. 先定义游戏的精灵(下面代码命名为sprites.py) from part_02.settings import * import pygame as pg # Vector可以看成(x,y)的封装 vec = pg.math.Vector2 class Player(pg.sprite.Sprite): def __init__(self): pg.sprite.Sprite.__in

自从开始考虑代码的运行效率和性能以后,写代码考虑的东西越来越多了,比如什么时候应该加try/catch?加太多的try/catch会不会降低性能?今天就来分享一下对try/catch对性能影响的一些看法.下面先来看三个问题: 问题一:当一段代码被try块包围后与不加try时在没有异常发生的情况下,执行过程是否有区别? 问题一的回答: 1. try{ }部分和不加try/catch语句块的效率几乎一样, catch{}部分似乎需要100倍以上的时间 ,所以只要不把try{}catch{}作为你的程

VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下. 一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 一.Irradiance map(发光贴图) 大家都知道,rate中对速度影响最大的是min值,那么我们就在max固定的情况先来测试一下改变min值所需要花费的时

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是

怎样提高VR渲染速度分析!<经验之谈>!!!VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下.一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面虽然只测试了发光贴图,灯光缓存两组数据,不过我们不难得出结论,在图象品质过得去的情况下min=-4是最快的.所以测试用min=-4,而出图时也可以考虑用min=-3. min值

使用TensorFlow2.0导入from tensorflow.keras import layers会出现Cannot find reference 'keras' in __init__.py提示 这虽然不影响程序的运行,但是会导致程序没有提示,并且没有办法点击进入源码,可以通过导入from tensorflow.python.keras import layers来解决这个问题

HDU 3533 Escape(大逃亡) /K (Java/Others)   Problem Description - 题目描述 The students of the HEU are maneuvering for their military training. The red army and the blue army are at war today. The blue army finds that Little A is the spy of the red army, so

一.文件操作系统概述 1.概述: php中的文件操作系统主要是对文件和目录的操作.文件在windows系统下分为3种不同:文件.目录.未知,在linux/unix系统下分为7种不同:block.char.dir.fifo.file.link和unknown七种类型.目录在windows系统:D:/a/b/c.php 或 D:\a\b\c.php,在linux/unix系统: /a/b/c.php,为统一建议使用"/"作为目录之间的分割符. 2.目录或文件属性获取函数 *(1)取得文件类

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十八课:贝塞尔曲面 贝塞尔曲面: 这是一课关于数学运算的,没有别的内容了.来,有信心就看看它吧. 贝塞尔曲面 作者: David Nikdel ( ogapo@ithink.net ) 这篇教程旨在介绍贝塞尔曲面,希望有比我更懂

原文网址:http://blog.csdn.net/dongwuming/article/details/12784535 1.高通平台android开发总结 1.1 搭建高通平台环境开发环境 在高通开发板上烧录文件系统 建立高通平台开发环境 高通平台,android和 modem 编译流程分析 高通平台 7620 启动流程分析 qcril 流程分析,设置sim卡锁 python scons 语法学习 Python 语言之 scons 工具流程分析: 1.2 搭建高通平台环境开发环境 高通and

Python 绝对简明手册 help(函数名)来获取相关信息 另外,自带的文档和google也是不可少的 2. 基本语法2.1. if / elif / else x=int(raw_input("Please enter an integer:"))#获取行输入 if x>0: print '正数'elif x==0: print '零'else: print '负数'此外C语言中类似"xxx?xxx:xxx"在Python中可以这样写 >>&g

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun

一.小数据池, id()    进行缓存 1.小数据池针对的是: int, str, bool 2.在py文件中几乎所有的字符串都会缓存.   在cmd命令窗口中几乎都不会缓存   不同的解释器有不同的机制 3.id() 查看变量的内存地址 4. is和==的区别 is 比较的是内存地址 == 比较的是内容 当两个变量指向同一个对象的时候. is是True, ==也是True 5. 优点:快速创建对象,节省内存 缺点:缓存如果过大,影响速度会比较慢 二.再谈编码 回顾: 1. ascii. 有:

二十二.小数据池, id()    进行缓存 1.小数据池针对的是: int, str, bool 2.在py文件中几乎所有的字符串都会缓存.   在cmd命令窗口中几乎都不会缓存   不同的解释器有不同的机制 3.id() 查看变量的内存地址 4. is和==的区别 is 比较的是内存地址 == 比较的是内容 当两个变量指向同一个对象的时候. is是True, ==也是True 5. 优点:快速创建对象,节省内存 缺点:缓存如果过大,影响速度会比较慢 二十三. 再谈编码 回顾: 1. asci

1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据.在大多数情况下,每个的原则都类似. 您需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力.读写数据所需的磁盘 IO,以及在网络中发送数据所需的网络带宽.正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征,以及您的 使用模式. 如果数据已压缩(例如 JPEG 格式的图像),则不建议进行压缩.事实上,结果文件实际上可能大于原