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GPU 利用率低常见原因分析及优化
一、GPU 利用率的定义 本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。 二、GPU 利用率低的本质 常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CP递归详解
递归详解 在计算机科学领域, 递归是用于处理一类具有相同子问题处理方式的问题; 是数学归纳法, 数学递推公式在计算机中的应用 The power of recursion evidently lies in the possibility of defining an infinite set of objects by a finite statement. In the same manner, aecharts-封装组织dataset的工具类
首先 过滤 排序拿到 filtersource funcation getDatasetSource(维度x,filtersource,){ const sourceLists: Recordable[] = []; for(let entity of 维度x){ var sourceList: any = [0, 0, 0, 0, 0, 0]; sourceList.splice(0, 1, entity); for(let obj of filtersource){Python 常见函数
glob.glob() 函数 获取文件目录下符合条件的所有文件： dataset_path = glob.glob('data/*.npy') 例：获取 'data' 目录下的所有 '.npy' 文件 # generate_data() dataset_path = glob.glob('data/*.npy') input_data = np.load(file = dataset_path[3])Pytorch——Dataset&Dataloader
在利用 Pytorch 进行深度学习的训练时需要将数据进行打包，这就是 Dataset 与 Dataloader 的作用。 Dataset 将数据进行包装，Dataloader 迭代包装好的数据并输出每次训练所需要的矩阵。 官网教程： Datasets & DataLoaders — PyTorch Tutorials 1.12.1+cu102 documentation数据科学手把手：碳中和下的二氧化碳排放分析 ⛵
RDD，DataFrame，DataSet
RDD: 以Person为类型参数，但是Spark框架本身不了解Person类的内部结构。 DataFrame: DataFrame每一行的类型固定为Row, 每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。 DataSet: DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型是Row,不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段Loading Methods
Datasets datasets.list_datasets return：List all the datasets scripts available on the Hugging Face Hub. from datasets import list_datasets # 展示HFhub上地数据集： https://huggingface.co/datasets # with_community_datasets: 是否列出所有的（hugging face）社区提供的AI+医疗：使用神经网络进行医学影像识别分析 ⛵
TFRecord的Shuffle、划分和读取
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文ECharts-概貌
option = { backgroundColor: {//背景颜色 //样式 type: 'radial', x: 0.3, y: 0.3, r: 0.8, colorStops: [ { offset: 0, color: '#f7f8fa' }, {MindSpore报错"TypeError: parse() missing 1 required positional."
1 报错描述 1.1 系统环境 ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generi【PyTorch】dataset数据读取
两个例子 Example 1 DTU训练集数据读取 Dataset-| |-TrainDataset-| | |-train [数据增强] | |-validate |-TestDataset TrainDataset要兼容train和validate两个子集 TrainDataset和TestDataset两个数据集分开写 (不MindSpore易点通·精讲系列--数据集加载之CSVDataset
Dive Into MindSpore – CSVDataset For Dataset Load MindSpore精讲系列 – 数据集加载之CSVDataset 本文开发环境 Ubuntu 20.04 Python 3.8 MindSpore 1.7.0 本文内容摘要 先看API 数据准备 两种试错 正确示例 本文总结 问题改进 本文参考 1. 先看API 老传统，先看看官方文cornerstone系列 - 自定义metadata provider问题
在开发中，我们经常会获取图像的imagePlane信息，方便的取一些dicom的信息之类的，cornerstoneWADOImageLoader注册的时候会有默认的wadouri provider，可以看到提供了这些数据，如果要对此修改，则需要新增provider，对应的文档：https://docs.cornerstonejs.org/concepts/metadata-providers.htmSQL Server中JSON
SQL Server中JSON函数的用法详解 Converting Datatable And Dataset To JSON String And Vice Versa苞米面 Paddle 助手 介绍
苞米面 Paddle 助手 自己用的百度飞桨 Paddle，PaddleX 项目模板和小工具。My Paddle PaddleX project templates. 适用系统 一些脚本使用 shell 编写，所以目前适用 Linux 和 百度 AI Studio 如何安装 从 gitee 获取源码 git clone git@gitee.com:cnhemiya/bmm-paddle-helper.gDataSet的初始化构建、定义、赋值、使用、添加（合并）
自定义建表方法DataTable public DataTable BuildDataTable(string tablename, params string[] colname) { DataTable dt = new DataTable(); dt.TableName = tablename; foreach (string col in colname) {3.5：基于Python的KNN算法简单实现
〇、目标 1、使用pycharm工具创建项目demo； 2、使用python语言实现KNN算法。 一、创建脚本文件 二、编写KNN算法程序 KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍，编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为： # coding=utf-8 from nPyTorch中Dataset和DataLoader的基本使用
import torch import torch.utils.data.dataset as Dataset import numpy as np import torch.utils.data.dataloader as DataLoader Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]]) class SubDataSet(Dataset.Dataset):DataSet與DataTable
DataSet相當於內存中的數據庫，是一種不依賴于數據庫的獨立數據集合，及時斷開數據庫或關閉數據庫，DataSet依然可用。功能：瀏覽、排序、搜索、過濾、處理分級數據、緩存更改等 DataSet中可包含多個datatable,將多個查詢結構存到一個dataSet中。 在實際應用中，dataset使用方法一般有三種： 1tf.data(二) —— 并行化 tf.data.Dataset 生成器
在处理大规模数据时，数据无法全部载入内存，我们通常用两个选项 使用tfrecords 使用 tf.data.Dataset.from_generator() tfrecords的并行化使用前文已经有过介绍，这里不再赘述。如果我们不想生成tfrecord中间文件，那么生成器就是你所需要的。 本文主要记录针对 from_generator()的并ADO.NET
ADO.NET是一组用于和数据源进行交互的面向对象类库,早期ORM框架未能很火的时候，大部分程序与数据库连接都是使用的ADO.NET。个人理解，在业务很复杂的情况下，以及需要使用到存储过程的情况下，使用ADO.NET会很好 ADO.NET中常用的对象及作用： Connection 打开数据库连接 Command 执KNN算法推理与实现
Overview K近邻值算法 KNN (K — Nearest Neighbors) 是一种机器学习中的分类算法；K-NN是一种非参数的惰性学习算法。非参数意味着没有对基础数据分布的假设，即模型结构是从数据集确定的。 它被称为惰性算法的原因是，因为它不需要任何训练数据点来生成模型。所有训练数据都用于测试阶5.dataloader
dataset主要是告诉程序数据集在哪，以及图片是什么 而dataloader取dataset中的数据，怎么取取多少都得在dataloader中设置 batch_size一次在数据集中随机取四张图片。