当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成 包括原始图片和标签图片,如下.   然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t

UItableView结合网络请求,多线程,数据解析,MVC实战 学了这么久的swift都没有做过什么东西,今天就以自己的一个小小的联系,讲一下,怎么使用swift在实战中应用MVC,并且结合后面的高级知识:网络请求,JSON数据解析一起应用到一个项目中来. 好了,废话不多说,我们直接开始吧. 首先看看最终的效果: 是不是很简单,就是个UItableView显示一些简单的数据,如果你真的觉得太简单了,那么请绕道,寻找更深入东西,但或者没有你想的那么简单,这不仅仅是一个tableView,为什么呢

项目中经常需要用到多线程,如果一个python程序用了多线程,当子线程没有结束时,用ctrl+c是关闭不了主线程的,这时候就只能用kill命令杀掉,这样会很麻烦. 所以探讨了下怎么ctrl+C关闭多线程python程序,也在网上查了很多别人的做法,自己做了很多实验,尝试了很多种方法,总结得出一个能用的方法就是,把子线程setDeamon(True),通过isAlive方法实现join的功能. 代码: #encoding=utf-8 __author__ = 'kevinlu1010@qq.com

网络编程与多线程 编译参数 编译时要链接操作系统的pthread库 g++ -g socket01.cpp -std=c++11 -pthread 不加-pthread的话,出现下面的错误: terminate called after throwing an instance of 'std::system_error' what(): Enable multithreading to use std::thread: Operation not permit ted 例子: #include

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集

线程存在的问题和临界区 上一章TCP/IP网络编程之多线程服务端的实现(一)的thread4.c中,我们发现多线程对同一变量进行加减,最后的结果居然不是我们预料之内的.其实,如果多执行几次程序,会发现每次程序计算的结果都不一样.那么,造成这样的原因是什么呢? 现在,假设我们一个全局变量sum的值为99,我们创建两个线程,要对sum进行加1操作,那么理想情况下,sum的值应为101.那么要对sum加1并赋值给sum,我们可以简写为:sum+=1.于是多线程可以开始对sum进行操作,但因为是多线程,

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的測试. 网络训练 solver文件生成 事实上我认为用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有非常多反复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次所有样本的迭代数) mom

网络编程之多线程--GIL全局解释器锁 一.引子 定义: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-sa

上期给大家介绍了YOLO模型的检测系统和具体实现,YOLO是如何进行目标定位和目标分类的,这期主要给大家介绍YOLO是如何进行网络训练的,话不多说,马上开始! 前言: 输入图片首先被分成S*S个网格cell,每个网格会预测B个边界框bbox,这B个边界框来定位目标,每个边界框又包含5个预测:x,y,w,h和置信度confidence.那这取值有什么约束嘛?如下图所示: 黄色的圆圈代表了中间这个网格的中心点,红色的圆圈代表了这个红色方框的中心点,则x,y的取值是两个中心的偏移量和 cell 本身宽

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟

Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架,专为点击率(CTR)估计训练而设计. OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络(WDL).OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新,在8卡12G TitanV的服务器上实现支持超过4亿的词表大小,而且性能没有损失与小词表性能相当. 本文介绍如何使用OneFlow-WDL网络进行训练,以及一些训练结果及分析. 环境和准备 运行OneFlow-WDL需要有安

Pytorch预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet.densenet.inception.resnet.squeezenet.vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数).往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数.加载model如下所示: import torchvision.models as models 1.加

一.网络编程 Socket简介 Socket又称"套接字",应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求,使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯. socket起源于UNIX,在Unix一切皆文件哲学的思想下,socket是一种"打开—读/写—关闭"模式的实现,服务器和客户端各自维护一个"文件",在建立连接打开后,可以向自己文件写入内容供对方读取或者读取对方内容,通讯结束时关闭文件.socket的英文原义是“插槽

用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置.如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法. 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的. 简单来说,DataParallel有一个参数服务器的概念,参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数,整合后进行参数更新,再将更新后的参数发回给其他线程,这里有一个单对多的双向传输.因

最近在跑一些网络时发现,训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响.这种现象跟以往自己所想象的有些出入,于是出于好奇,各种搜博客,大致得出了自己想要的答案,现写一篇博客记录一下. 在训练过程中,一般有三种方式来从数据集中抽取数据,更新参数.一种是取所有的样本算出梯度(Full Batch Learning),另一种是每次迭代只取一个样本进行更新,也即在线学习(Online Learning),取Batch_Size = 1,还有一种是批梯度下降法(Mini-batche