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机器学习复习机器学习算法人工智能机器学习人工智能
目录固定的随机数种子定义predict功能拆分数据集定义trainer超参数设置数据集载入固定的随机数种子在大量的机器学习与深度学习实验中,如果不进行特殊设置,我们的结果将不可复现,固定的随机数种子将会解决这个问题defsame_seed(seed):'''设置随机种子(便于复现)'''torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends.cu
- pytorch设置随机种子来复现代码结果
Cpdr
pytorch人工智能python深度学习
文章目录前言一、随机种子的介绍总结一下,随机种子是一个起始值,用于生成伪随机数序列。指定相同的随机种子可以确保每次生成相同的随机数序列。二、代码三、代码解读1、os.environ[‘PYTHONHASHSEED’]=str(seed)2、torch.manual_seed(seed)3、torch.backends.cudnn.deterministic=True4、torch.backends
- PyTorch中torch.nn.MultiheadAttention()的实现(一维情况下)
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- 【Pytorch】本地预训练模型加载
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预训练模型加载【Pytorch】快速下载预训练模型并修改保存路径最最最重要的是要将pretrained=False,如果是Ture的话,还是会去官方定义的路径下载pth。以下代码是读取本地models/路径下的resnet18模型importtorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends.
- torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性
LUQC638
pytorchpytorch人工智能深度学习神经网络
cuda是NVIDIA针对自家的CPU设计的并行计算的框架,cuDNN是isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks。是专门针对深度神经网络打造的加速库。cuDNNArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetorch.backend
- cudnn.deterministic = True 固定随机种子
Golden-sun
Pytorch训练技巧深度学习
随机数种子seed确定时,模型的训练结果将始终保持一致。随机数种子seed确定时使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batchsize都是一样。torch.backends.cudnn.deterministic是啥?顾名思义,将这个flag置为True的话,每次返回的卷积算法将是确定的,即默认算法。如果配合上设置Torch的随机种子为固定值的话,应该可以保证每次运行网
- torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic
爱GAN不干
pytorch深度学习神经网络
torch.backends.cudnn.benchmark标志位TrueorFalsecuDNN是GPU加速库在使用GPU的时候,PyTorch会默认使用cuDNN加速,但是,在使用cuDNN的时候,torch.backends.cudnn.benchmark模式是为False。设置这个flag为True,我们就可以在PyTorch中对模型里的卷积层进行预先的优化,也就是在每一个卷积层中测试cu
- 【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark
苍白的小包叽
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DynamicSparseTraining/train.pyatmaster·junjieliu2910/DynamicSparseTraining·GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar/train.py讲的很清楚,这里记点个人觉得有用的笔记设置
- torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读
边豪
pytorch日常积累深度学习pytorch深度学习
torch.backends.cudnn.benchmark简介:总的来说,大部分情况下,设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题。一般来讲,应该遵循以下准则:如果网络的输入数据维度(包括batchsize,图片大小,输入的通道)或类型上变化不大,设置torch.backends.cudnn.benchmark=true
- pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)
hxxjxw
pytorch深度学习
在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark=True可以提升训练速度。会让程序在开始时花费一点额外时间,为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法,进而实现网络的加速。但是由于计算中有随机性,每次的网络结果可能会略有差异torch.backends.cudnn.deterministic=True固定cuda的随机数种子,每次返回的卷积算法将是确定的。可以避免b
- torch.backends.cudnn.deterministic
出门左拐是海
将这个flag设置为TRUE的话,每次返回的卷积算法是确定的,即默认算法。如果结合前置torch中设置随机数seed一定的话,可以保证每次运行网络相同输入得到的输出是相同的。
- 为什么要设置torch.backends.cudnn.deterministic=True
月亮在偷看吖
机器学习pytorch深度学习神经网络
下面这段为知乎上的解释为什么使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batchsize都是一样?固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架,还要看一下框架的种子是否固定了。还有,如果你用了cuda,别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic.torch.backends.cudnn.
- Pytorch设置随机种子
飞机火车巴雷特
Python相关pytorchdataloaderpython
一、网上方法#定义一个可以设置随机种子的函数defsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=True#设置随机数种子setup_seed(1234)#预处
- conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数
mir=ror
卷积神经网络计算机视觉卷积神经网络深度学习
基本函数torch.nn.Conv2d()torch.nn.MaxPool2d()torch.nn.Linear()torch.nn.ReLU()torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmarktorch.nn.Conv2d()对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。classtorch.nn.Conv2d(in
- torch.manual_seed;torch.cuda.manual_seed_all;torch.backends.cudnn.deterministic;np.random.seed
Gabriel_wei
人工智能python
在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的,导致结果不确定。如果设置初始化,则每次初始化都是固定的。ifargs.seedisnotNone:random.seed(args.seed)#torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的torch.cuda.manual_seed(args.see
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问题:CNN训练中断,使用checkpoint继续训练时性能差异大。方法:设置生成随机数的种子torch.manual_seed(args.seed)np.random.seed(args.seed)random.seed(args.seed)torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)torch.backends.cudnn.deterministic=Trueto
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一、导入包importos,glob,jsonos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'importtorchvisionfromPILimportImageimportnumpyasnpimporttorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic=Falsetorch.backends.cud
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最近训练只加了如下,发现每次的结果有点不一样。torch.manual_seed(1234)随即看了一下这方面的资料。一般来说需要设置如下:1.CuDNN在CuDNN后端运行时,必须设置另外两个选项:torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends.cudnn.benchmark=False警告影响精度在小数点后几位,可以不修改,确定性模式
- Datawhale 零基础入门CV之街道字符识别赛事-Task3 字符识别模型
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图片连接断了,直接把baseline拿过来吧,用的是Task1的简单思路,网络是resnet18.importtorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic=Falsetorch.backends.cudnn.benchmark=Trueimporttorchvision.modelsasmodelsimporttorchvi
- pytorch 固定随机数种子踩过的坑
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1.初步固定defsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends.
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
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我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
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1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
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ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
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- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
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隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
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转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
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- [设计]字体创意设计方法谈
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从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
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import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
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- struts2处理一个form多个submit
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<s:textfield name="msg" label="叙述:">
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以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
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mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
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对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
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01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
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一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
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- Git排除目录
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在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
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1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
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转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
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- 第八章 流量复制/AB测试/协程
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在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
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CREATE TABLE `category` (
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- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
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phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
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J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
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4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一