转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: import os os.env

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 0x01 数据加载 1.1 加速途径 1.2 并行处理 1.3 流水线 1.4 GPU 0x02 PyTorch分布式加载 2.1 DDP 2.2 分布式加载 0x03 DistributedSampler 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3

QQ:让index.php默认加载Home模块的Index控制器;而让admin.php默认去加载Admin模块的Adminc控制器.AA:复制index.php命名为admin.php复制(新建)Admin模块的控制器如AdmincController增加admin.php内容:    $_GET['m']="Admin";//指定启动模块是Admin模块    $_GET['c']="Adminc";//指定启动控制器是Adminc控制器

处理问题一:viewPager.setOffscreenPageLimit(0)不管用还是默认会加载第二个fragment的原因(源码解读); 处理问题二:setUserVisibleHint的使用场景和onCreate    onResume() 的执行顺序   这个情况适合多个fragment之间切换时统计,而非activity和fragment同时交换,现在越来越多的应用会使用viewpager+fragment显示自己的内容页,fragment和activity有很多共同点.但是frag

数据集加载和处理 这里主要涉及两个包:torchvision.datasets 和torch.utils.data.Dataset 和DataLoader torchvision.datasets是一些包装好的数据集 里边所有可用的dataset都是 torch.utils.data.Dataset 的子类,这些子类都要有 __getitem__ 和 __len__ 方法是实现. 这样, 定义的数据集才能够被 torch.utils.data.DataLoader ,DataLoader能够使用

Browser配置默认书签——string.xml中<string-array name="bookmarks" translatable="false">下添加书签item. <!-- Bookmarks --> <string-array name="bookmarks" translatable="false"> <item>百度</item> <item

转自:知乎 目录: 保存模型与加载模型 冻结一部分参数,训练另一部分参数 采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载 简单的保存与加载方法: # 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快,占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法,加载的方法分别是: model_dict=torch.

Jquery方法 $("img").one("error", function(e){ $(this).attr("src", "default.gif"); });

实际上关于pytorch加载自己的数据之前有写过一篇博客,但是最近接触了mxnet,发现关于这方面的教程很少 如果要加载自己定义的数据的话,看mxnet关于mnist基本上能够推测12 看pytorch与mxnet他们加载数据方式的对比 上图左边是pytorch的,右图是mxnet 实际上,mxnet与pytorch他们的datalayer有着相似之处,为什么这样说呢?直接看上面的代码,基本上都是输入图像的路径,然后输出一个可以供loader调用的可以迭代的对象,所以无论是pytorch或者是m

pytorch初学者,想加载自己的数据,了解了一下数据类型.维度等信息,方便以后加载其他数据. 1 torchvision.transforms实现数据预处理 transforms.Totensor()操作必须要有,将数据转为张量格式. 2 torch.utils.data.Dataset实现数据读取 要使用自己的数据集,需要构建Dataset子类,定义子类为MyDataset,在MyDataset的init函数中定义path_dict变量,来获取不同类型的数据的路径. 定义子类MyDatase

当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意指  即当 元素个数 超过 容量长度*加载因子的系数 时,进行扩容. 另外,扩容也是有默认的倍数的,不同的容器扩容情况不同. List 元素是有序的.可重复 ArrayList.Vector默认初始容量为10 Vector:线程安全,但速度慢 底层数据结构是数组结构 加载因子为

首先,这三个概念说下.初始大小,就是创建时可容纳的默认元素个数:加载因子,表示某个阀值,用0~1之间的小数来表示,当已有元素占比达到这个阀值后,底层将进行扩容操作:扩容方式,即指定每次扩容后的大小的规则,比如翻倍等. 当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意指  即当 元素个数 超过 容量长度*加载因子的系数 时,进

Springboot默认加载application.yml原理以及扩展 SpringApplication.run(...)默认会加载classpath下的application.yml或application.properties配置文件.公司要求搭建的框架默认加载一套默认的配置文件demo.properties,让开发人员实现"零"配置开发,但是前提如果开发人员在application.yml或application.properties文件中自定义配置,则会"覆盖&qu

Hashtable 初始容量是11 ,扩容 方式为2N+1; HashMap 初始容量是16,扩容方式为2N; 阿里的人突然问我为啥扩容因子是0.75,回来总结了一下: 提高空间利用率和 减少查询成本的折中,主要是泊松分布,0.75的话碰撞最小, HashMap有两个参数影响其性能:初始容量和加载因子.容量是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量.加载因子是哈希表在其容量自动扩容之前可以达到多满的一种度量.当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行扩容.r

在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭代器和生成器. 这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在,因此本文对Dataloader中代码进行解读,可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念. 本文的内容主要有: 解释python中的迭代器和生成器概念 解读pytorch中Dataloader代码,如何使用迭代器和生成器实现数

RequireJS & SeaJS 在 模块化开发 开发以前,都是直接在页面上引入 script 标签来引用脚本的,当项目变得比较复杂,就会带来很多问题. JS项目中的依赖只有通过引入JS的顺序来确定,项目会变得复杂难以维护. 复杂的脚本会暴露很多全局变量, 比如 $,_. ... . 同步加载的时候,网页会停止渲染,加载时间越长,网页失去响应的事件就越长. 于是,AMD 规范就诞生了,AMD 即为异步模块定义,有效避免同步加载导致页面的假死现象.RequireJS 是一个 AMD 的实现,后来

你以为你可以慢,那是不可能的!你以为你可以不动,那也是不可能的! 河南是守株待兔故事情节的发源地,讲的是懒惰的农夫坐在树桩旁等待可爱的小毛兔撞树的故事,那么这种事情怎么可能天天出现呢!你以为的事并一定按照你想象的那样发展,所以主动出击将是最有效的方式!每一个圣徒都有过去,每一个罪人都有未来! 读在最前面: 1.本文以IIS8,Windows Server 2012R2做为案例 2.IIS8 运行在 Windows Server 2012 and Windows 8 版本以上的平台上. 3.IIS

spring加载配置文件 1.把applicationContext.xml直接放在WEB-INF/classes下,spring会采用默认的加载方式2.采用在web.xml中配置ContextLoaderListenera或ContextLoaderServlet指定加载路径方式.3 通过ClassPathXmlApplicationContext或XmlWebApplicationContext代码动态加载!

无论何时使用组件绑定或自定义元素注入组件,Knockout都将使用一个或多个组件装载器获取该组件的模板和视图模型. 组件加载器的任务是异步提供任何给定组件名称的模板/视图模型对. 本节目录 默认组件加载器 组件加载器实用函数 实现自定义组件加载器 可以实现的功能 getConfig(name, callback) loadComponent(name, componentConfig, callback) loadTemplate(name, templateConfig, callback)