--batch_num 功能说明 训练后量化推理阶段的batch数。 关联参数 该参数与--calibration_config不能同时使用。 参数取值 参数值:推理阶段的batch数。 参数值约束:无。 参数默认值:1 推荐配置及收益 无。 示例 --batch_num=1 依赖约束 无。 父主题: 可选参数
然后每个worker开始采集一个batch的数据。(因此增大num_workers的数量，内存占用也会增加。因为每个worker都...
然后每个worker开始采集一个batch的数据。(因此增大num_workers的数量，内存占用也会增加。因为每个worker都...
1.参考 我是从这份代码学习SSD原理的,尤其是readme的部分,仔细看完,对理解SSD的原理和细节非常有帮助。。里面图片比较多,如果github打开比较慢,建议把项目克隆到“码云”上看,这样方便多次查阅,图片加载更快,里面的图片非常有助于理解。 2. SSD300模型结构 组成:包括基本卷积、辅助卷积、预测卷积 基本卷积的作用:...
报错:mxnet.base.MXNetError: Error in operator conv0: [17:40:27] src/operator/nn/convolution.cc:152: Check failed: dshp.ndim() == 4U (3 vs. 4) : Input data should be 4D in batch-num_filter-y-x 明明输入数据是4维的,为什么报错? 因为用collections.namedtuple装载数据,进行前向预测时,...
torch.utils.data.DataLoader中的num_workers参数来告诉数据加载器需要使用多少个子进程数来加载数据,默认是 0,即使用主进程来加载数据,如果其值设置为大于 0 的数,则不使用主进程加载数据,而是使用子进程加载数据。 在知乎,上有人提问PyTorch DataLoader 使用 batch 和 num_works 参数的原理是什么?
cublasSgemmStridedBatched 函数的参数较多,需要确保每个参数都符合其定义和预期。以下是一个简要的参数列表和解释: python cublasSgemmStridedBatched(handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, stridea, b, ldb, strideb, &beta, c, ldc, stridec, num_batches) handle: cuBLAS库的句柄...
Update default max_num_batch_tokens for chunked prefill (#11694) main(#11694) · v0.8.2 v0.7.0 68d3780 2f1e8e8 File tree docs/source/usage performance.md 1 file changed +4 -5 lines changed docs/source/usage/performance.md
"num_batch", None ) if model_info.params.get("num_keep", None): payload["options"]["num_keep"] = model_info.params.get("num_keep", None) if model_info.params.get("repeat_last_n", None): payload["options"]["repeat_last_n"] = model_info.params.get( "repeat_last_n", None...
PyTorch中的DataLoader为我们提供了便捷的数据加载方式,其中num_workers和batch_size是两个重要的参数。合理设置这两个参数可以有效避免内存溢出,提高训练效率。 1. num_workers参数 num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。默认情况下,这个参数设置为0,意味着数据加载将在主进程中同步进行。增加num_workers可以...