importrequestsimportjsonfrom action.get_rely importGetRelyfrom config.public_data import * from utils.ParseExcel importParseExcelfrom utils.HttpClient importHttpClientfrom action.data_store importRelyDataStorefrom action.check_result importCheckResultfrom action.write_result importwrite_resultfrom utils.Log i...
DataParallelModel 和 torch.nn.DataParallel 的区别在于,前向传播的输出(predictions)没有聚集在 GPU-1 上,而是作为 n_gpu 张量的元组,每个张量分布在相应的 GPU 上。 DataParallelCriterion 容器封装了损失函数,并把 n_gpu 张量元组和目标标签张量作为输入。它在每个 GPU 上并行计算损失函数,像 DataParallel 分割模...
download=True,transform=apply_transform)test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data/cifar100', train=False, download=True,transform=apply_transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, num_workers=2, pin_memory=True,shuffle=True)test_loader = to...
Pytorch-Memory-Utils 通过Pytorch-Memory-Utils工具,我们在使用显存的代码中间插入检测函数,这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。这个对于我们计算模型的GPU显存占用是非常方便的,通过计算显存占用,我们才能够最大化训练的batch size,保证训练的最优速度。 import torch import inspect from torchvision import mode...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils,这两个库可以...
Python获取磁盘使用信息,python获取GPU信息.docx,Python获取磁盘使用信息,python获取GPU信息 一、工具:psutil模块 psutil是一个跨平台模块,试用相应方法可以直接获取计算机CPU,内存,磁盘,网络等资源使用情况;可以使用我们学习知识与这模块用来做系统监控,性能分析
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom tpot.export_utils import...
importtorchfromjoblibimportdump, loadimporttorch.utils.data asDataimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnn# 参数与配置torch.manual_seed(100)# 设置随机种子,以使实验结果具有可重复性device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 有GPU先用GPU训练# 加载数据集def...
在Python中使用GPU,特别是与深度学习相关的任务(如使用TensorFlow或PyTorch),通常涉及到几个步骤。以下是一个使用PyTorch库的示例,说明如何在Python中使用GPU: 1.解决Python使用GPU 示例一: 1.1安装必要的库 首先,我们需要安装PyTorch和CUDA(如果我们的GPU支持的话)。我们可以从PyTorch的官方网站(https://pytorch.org/...
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