pytorch 怎么加速数据的读取 / 张生荣

Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

在利用DL解决图像问题时,影响训练效率最大的有时候是GPU,有时候也可能是CPU和你的磁盘. 很多设计不当的任务,在训练神经网络的时候,大部分时间都是在从磁盘中读取数据,而不是做 Backpropag ...

目标:优化代码,利用多进程,进行近实时预处理.网络预测及后处理: 本人尝试了pytorch的multiprocessing,进行多进程同步处理以上任务. from torch.multiprocess ...

产生此次实验的原因:当我使用pytorch进行神经网络的训练时,需要每次向CNN传入一组图像,并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中: A文件夹:图片1a,图片2a,图片3a--图片1000a B文件 ...

使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候,如果把nii数据转成png格式会损失很多信息,以为png格式图像的灰度值有256阶,因此直接使用nii的医学图像做输入会更好一点. 但是Pythorch ...

目录概述项目结构与代码总结参考资料概述最近在跑一篇图像修复论文的代码,配置好环境之后开始运行,发现数据一直加载不进去.害,还是得看人家代码咋写的,一句一句看逻辑,准能找出问题.通读data ...

本文实例讲述了php通过正则表达式记取数据来读取xml的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: xml源文件如下: <?xml version="1.0 encoding=&quo ...

PyTorch中还单独提供了一个sampler模块,用来对数据进行采样.常用的有随机采样器:RandomSampler,当dataloader的shuffle参数为True时,系统会自动调用这个采样器 ...

在进行大量数据训练神经网络的时候,可能需要批量读取数据.于是参考了这篇文章的代码,结果发现数据一直批量循环输出,不会在数据的末尾自动停止. 然后发现这篇博文说slice_input_producer( ...

如果我们遇到把excel表格中的数据导入到数据库,首先我们要做的是:将excel中的数据先读取出来.因此,今天就给大家分享一个读取Excel表格数据的代码示例: 为了演示方便,首先我们创建一个Spri ...

目录实现过程 1. pom.xml 2. 后端程序示例 3. 前端程序示例通过从数据库获取数据转为JSON数据,返回前端界面实现数据可视化. 数据可视化测试实现过程 1. pom.xml pom ...

摘要: 在图像识别当中,一般步骤是先读取图片,然后把图片数据转化成tensor格式,再输送到网络中去.本文将介绍如何把图片转换成tensor. 一.数据转换把图片转成成torch的tensor数据, ...

目的: 把训练好的pth模型参数提取出来,然后用其他方式部署到边缘设备. Pytorch给了很方便的读取参数接口: nn.Module.parameters() 直接看demo: from torch ...

go自带json库,在使用时需要通过 import "encoding/json"来导入该库. 在读取和写入json数据之前需要定义相关的结构体来对应被操作的json数据的格式,并 ...

今天预实现一功能,将txt中的数据转到excel表中,做为matlab的数据源.搜集一些c#操作excel的程序.步骤如下: 下载一个Microsoft.Office.Interop.Excel.dl ...

一.Caches - 查询缓存下图是MySQL官网给出的:MySQL架构体系图. 人们常说的查询缓存就是下图中的Cache部分. 如果将MySQL分成 Server层和存储引擎层两大部分,那么Cac ...

前言 PyTorch作为一款深度学习框架,已经帮助我们实现了很多很多的功能了,包括数据的读取和转换了,那么这一章节就介绍一下PyTorch内置的数据读取模块吧模块介绍 pandas 用于方便操作含有 ...

在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录 ...

目录前言 PyTorch数据读入函数介绍 ImageFolder Dataset DataLoader 问题来源自定义数据读入的举例实现总结前言很多前人曾说过,深度学习好比炼丹,框架就是丹炉 ...

前言本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们 ...

整理了一套模板,全注释了,这个难点终于克服了 from PIL import Image import pandas as pd import numpy as np import torchvisi ...