transforms.Lambda(lambda img: img if img.shape[0] == 4 else torch.cat([img, torch.ones(1, img.shape[1], img.shape[2])], dim=0)), # 增加 alpha 通道 transforms.Normalize([0.5], [0.5]) ]) images = [preprocess(Image.open(f).convert("RGB")) for f in image_files] return tor...
4.3.1 Attributes and underlying data 除了pandas已经取缔的属性之外,Orca的Series和DataFrame唯一没有支持的属性就是memory_usage这一属性。 4.3.2 Conversion 由于Orca的优势在于对批量数据读写与计算,因此目前在Conversion方面的方法并不完善,现在仅支持Series.to_numpy这一方法。 4.3.3 Indexing, iteration 以下函数...
num_workers=0,# 多进程加载collate_fn=<function default_collate at0x7f108ee01620>,# 多个样本拼接成一个batch的拼接方式pin_memory=False,# 是否将数据保存在pin memory区,加速加载到GPUdrop_last=False,# 将多出的不足一个batch_size的数据丢弃timeout=0, worker_init_fn=None, ) test= TestDataset() ...
if provider == 'torch0': ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: torch.softmax(x, axis=-1), quantiles=quantiles) if provider == 'triton': softmax(x) ms, min_ms, max_ms = triton.testing.do_bench(lambda: softmax(x), quantiles=quantiles) if provider == 'triton_o...
刚才查了一下JDK在线文档,解释也不甚清楚,所以在此记录下来,希望码友们也能正确理解和使用它们,不要再发生同类错误。这三个函数是: maxMemory(); totalMemory(); freeMemor Java max函数 导入 java 内存 大数据 laxcus 转载 梦想启航吧 2023-12-10 15:47:43...
已经将配置文件中修改为max_device_memory: "29GB" 代码为: import os import time import mindspore as ms from mindformers import LlamaForCausalLM, MindFormerConfig, LlamaConfig, init_context from mindspore_gs.ptq import PTQMode, PTQConfig
1)使用pin_memory=True:在创建数据加载器时,设置pin_memory=True来将数据加载到GPU内存中,利用GPU的并行性来加快数据传输速度。 2)使用多个get_dataloader_workers:通过增加get_dataloader_workers参数的值,可以使用多个子进程或线程来并行读取数据,从而加快数据加载的速度。可以根据计算机的硬件配置和数据加载的需求,选择...
This function becomes the comparison criteria for min() to find the pair of points with the minimal distance between points.In this example, you need a lambda function because key expects a single-argument function, while math.dist() requires two arguments. So, the lambda function takes a ...
首先,使用top命令查看服务器上占用CPU,Memory资源最多的进程(Top Process's Resource Usage)。 这里,我们定位到PID为18264的这个java进程,发现它的CPU使用率为773.4%,MEM使用率为11.7%。估计问题出在这儿。 (当然,实际生产环境发生内存泄漏问题,一般MEM会撑爆,这里仅仅作为测试用例,占用了近30个G的内存,没有把内...
()# 模型返回QUBOqubo,offset=model.to_qubo()print(qubo)# 创建SA求解器 sa=neal.SimulatedAnnealingSampler()# 采样 sampleset=sa.sample_qubo(qubo)# 解码 decoded_samples=model.decode_sampleset(sampleset)best_sample=min(decoded_samples,key=lambda x:x.energy)# 输出最优解 best_sample.samplereturn...