有个简单的运算, ; ; ; i < n ; i ++) { ; j < n; j ++) { lResult += (ulong) ( i * j ); } } return lResult; 阶乘,如果使用Python, c++和C#来运算,哪个会更快呢? 首先,Python直接就淘汰了,大概使用了90秒. 我感觉C++肯定会非常优秀,我使用的是g++编译器. 确实非常优秀,使用了1.5秒!60倍于Python的速度! 感觉C#会不会介于两者之间? 最后测试,C#运行下来,居然用了0.5秒

mxnet的训练过程--从python到C++ mxnet(github-mxnet)的python接口相当完善,我们可以完全不看C++的代码就能直接训练模型,如果我们要学习它的C++的代码,从python训练与预测的模型中可以看到C++的代码是怎么被调用的.上一篇博客中,我已经说明了mshadow的工作原理--mshadow的原理--MXNet:在这一篇中,来说明一下mxnet的训练过程,看python是调用发哪些C++的接口,但对C++接口的更进一步解释并没有很详细,具体可以自己看源码,后面

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

承接上一节,神经网络需要训练,那么训练集来自哪?测试的数据又来自哪? <python神经网络编程>一书给出了训练集,识别图片中的数字.测试集的链接如下: https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv 为了方便,这只是一个小的测试集,才10个. 训练集链接:https://raw.githubuse

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 0x00 摘要 0x01 Worker 是什么 1.1 角色 1.2 职责 1.3 组网机制 1.3.1 通信环 1.3.2 弹性构建 1.3.2.1 Driver 监控 1.3.2.2 Driver 重新构建 0x02 总体生命流程 0x03 配置过程 0x04 启动过程 4.1 总

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver 0x00 摘要 0x01 角色 1.1 角色设定 1.2 职责 0x02 调用部分 2.1 _run 2.2 _run_elastic 2.3 gloo_run_elastic 2.4 get_common_interfaces 2.5 获取异地网卡信息 2.6 launch_gloo_elast

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 0x00 摘要 0x01 设计点 0x02 发现机制 2.1 发现脚本 2.2 HostManager 2.2.1 order_available_hosts 2.3 配置 0x03 如何调用 3.1 无限循环线程 3.1.1 定时探寻 3.1.2 通知变化 3.2 如何通知

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics

效率包括了代码的GC 大小与内存大小,执行速度等等.其中执行速度不是关注的重点

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理

这次去测试一下 python 的set去重,速度怎么样? 我们要做的是把文件一次性读取到内存中,然后去重,输出去重的长度. 第一步:对 121w 条数据去重,看去重话费的时间 上证据: 第二步:对 1210 w 条数据去重,看去重话费的时间 第三步:对 1.21 亿 条数据去重,看去重话费的时间

python的字典是一个非常方便的数据结构,使用它我们可以轻易的根据姓名(键)来找到他的成绩,排名等(值),而不用去遍历整个数据集. 例如:{'Lee': [1, 100], 'Jane': [2, 98]...} 但是在使用字典的过程中产生了一些问题,那就是,字典本身是不管你录入的顺序的 >>> d = {} >>> d['Lee'] = [1, 100]>>> d['Jane'] = [2, 98] >>> d['Tom']=[3

在这个问题中,我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中,每轮都进球的球员都有谁.下面用python来模拟一下,先生成一批数据: >>> from random import randint, sample >>> # sample是取样的意思,例如sample('abcde', 2),会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来 >>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))

conda create -n jjenv python=3.6如果我们这样子创建的话下载速度很慢,那就可以用如下方式,相当于改了下载源. conda create -n jjenv python=3.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 注意了,这里指定了python要弄成3.6版本,但是实际上你下载的anaconda可以是任何版本都行.一般官网上有2.7和3.7版本的.你下载3.7版本就可以.

import sys from datetime import datetime import numpy as np def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c def pythonsum(n): a = list(range(n)) b = list(range(n)) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i

这次练习爬 传送门 这贴吧里的美食图片. 如果通过img标签和class属性的话,用BeautifulSoup能很简单的解决,但是这次用一下正则表达式,我这也是参考了该博主的博文:传送门 所有图片的src地址前面都是相同的,所以根据这个就可以筛选出我们想要的图片了.也就是在匹配时不用class属性的值,而是用正则表达式去匹配src的值. from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup import re def get_page(

1. 背景 在深度学习的任务中,通常需要比较长时间的训练,因此我们会选择离开电脑.笔者在跟踪模型表现, 观察模型accuracy 以及 loss 的时候,比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard. 但如果是你需要远程观察模型表现,那一个时刻记录的log 文件就非常重要. (如果你希望不在实验室,远程通过访问正在训练网络的服务器的Jupyter Notebook ,实时查看实验进度.请参考——远程连接服务器端Jupyter Notebook) 2. logging

# -*- coding: utf-8 -*- from pathlib import Path #从pathlib中导入Path import os import fileinput import random root_path='/home/tay/Videos/trash/垃圾分类项目/total/' train = open('./trash_train.txt','a') test = open('./trash_test.txt','a') pwd = os.getcwd() +'