prefetch_generator==1.0.1 nltk==3.5 transformers==3.4.0 xlrd==1.2.0 torch==1.7.1 XlsxWriter==1.3.7 numpy==1.19.4 requests==2.25.1 scikit_learn==0.24.1一键安装/批量安装多个依赖包【温馨提示】 最好先用conda建一个新环境,做好环境隔离。不然
prefetch_generator的使用可以加速。pip install prefetch_generator用法如下,用DataLoaderX替换Dataloader。 预期可能有10-15%的性能增益。 # 新建DataLoaderX类fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromprefetch_generatorimportBackgroundGeneratorclassDataLoaderX(DataLoader):def__iter__(self):returnBackgroundGenerator(super(...
batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None,generator=None,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False,pin_memory_device='')
drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None,generator=None,*,prefetch_factor=None,persistent_workers=False,pin_memory_device='') Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides an iterable over the given dataset. TheDataLoadersupports both map-style and...
generator=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False ) [source] Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides an iterable over the given dataset. The DataLoader supports both map-style and iterable-style datasets with single- or multi-process loading, customizing loading...
在Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。 跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位...
[_collate_fn_t] = None, pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False, timeout: float = 0, worker_init_fn: Optional[_worker_init_fn_t] = None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor: int = 2, persistent_workers: bool = False, pin_memory_device: ...
prefetch_generator==1.0.3 < prettytable==3.11.0 | prettytable==3.12.0 prometheus_client==0.20.0 | prometheus_client==0.21.1 prompt_toolkit==3.0.47 | prompt_toolkit==3.0.48 prophet==1.1.5 | propcache==0.2.1 proto-plus==1.24.0 | prophet==1.1.6 ...
简介:本文详细介绍了TensorFlow中`tf.data.Dataset`类的使用,包括创建数据集的方法(如`from_generator()`、`from_tensor_slices()`、`from_tensors()`)、数据集函数(如`apply()`、`as_numpy_iterator()`、`batch()`、`cache()`等),以及如何通过这些函数进行高效的数据预处理和操作。
prefetch_generator==1.0.3 < prettytable==3.11.0 | prettytable==3.12.0 prometheus_client==0.20.0 | prometheus_client==0.21.1 prompt_toolkit==3.0.47 | prompt_toolkit==3.0.48 prophet==1.1.5 | propcache==0.2.1 proto-plus==1.24.0 | prophet==1.1.6 > proto-plus==1.25.0 psycopg2=...