0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.

引言 此文不是纯粹介绍maven概念,而是介绍一个具体的maven项目文件规划 这个规划可能适合于研发比较复杂的业务,这些业务有分布式和服务化的需要. 这个规划能够解决因为分布式和服务化要求而引起的项目繁多,项目混乱的问题. 与此同时这个规划也可以解决了在项目研发中出现的重复“轮子”的问题.这些“轮子”主要来源于两类: 代码的重复“轮子”,所以要抽取项目,导致项目数量进一步增多. 人工构建项目的重复“轮子”,构建的关系越来越复杂,错误率也越来越高,所以要通过基于配置和约定的方法来实现自动化构建.

原文:http://blog.csdn.net/yeyincai/article/details/51470475 -.背景 谈论服务化框架的时候,我们首先先了解这些概念:SOA.ESB.OSGi.servicemix.微服务.Spring Boot SOA:面向服务架构,传统简单的网站系统采用MVC架构,随着系统需求不断的变化和业务不断的扩展,MVC显得很无力,MVC不断的变大,维护开发越来越困难,SOA解决的是MVC里面大而核心的功能,抽离出来做成服务提供给不断变化的业务使用.SOA提出多年

前言: Thrift作为Facebook开源的RPC框架, 通过IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的rpc框架服务端/客户端代码. 不过Thrift的实现, 简单使用离实际生产环境还是有一定距离, 本系列将对Thrift作代码解读和框架扩充, 使得它更加贴近生产环境. 本文主要讲解thrift的服务化改造, 这边侧重于阐述对client(服务调用方)的改造和设计思想. 基础概念: 传统对client的优化, 主要是Client Manager化, 优化方式包括引入连接池, 支持

李翔,怀进鹏,曾晋,高鹏. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法. 计算机学报, 32(9), 2009, p1084-1815 (gs:5) 1. 本文研究从Java遗留系统中切分并封装出Web服务的(半)自动化方法. 主要涉及到的模型和技术如下. 静态类结构模型,类关系图(CRG):有向图,定义类之间的关系和结构.类级别的切分过于粗糙,难以应用于大多数遗留系统. 动态对象调用模型,对象调用图(Object Invocation Graph, OIG):有向有权图,表示对象之间调用关系和频

将mongodb在windows中服务化,就是将其注册成一个服务组件,并可以设置成,手动/自动 启动. 一般的我们都会在command窗口运行如下: d:\mongodb\bin>mongod --dbpath=d:\mongodb\db --port=2000 如果当前窗口被关闭或是其他原因,我们可能需要重新将此进程拉起来. 所以按码农的方法我们最好是将这个注册成服务,以方便后续的使用. 比如: d:\mongodb\bin>mongod --dbpath=d:\mongodb\db --l

当网站变大后,不可避免的需要拆分应用进行服务化,以提高开发效率,调优性能,节省关键竞争资源等. 当服务越来越多时,服务的URL地址信息就会爆炸式增长,配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大. 当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动,架构师都不能完整的描述应用的架构关系. 接着,服务的调用量越来越大,服务的容量问题就暴露出来,这个服务需要多少机器支撑?什么时候该加机器?等等-- 在遇到这些问题时,都可以用Dubbo来解决.

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

一.VAE的具体结构 二.VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.utils.data import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参

在PyTorch中,autograd是所有神经网络的核心内容,为Tensor所有操作提供自动求导方法. 它是一个按运行方式定义的框架,这意味着backprop是由代码的运行方式定义的. 一.Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有在其上定义的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度. Variable有三个属性:data,grad以及creator. 访问原始的te

1.安装Anaconda 安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下: 首先,在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 在当前目录下用bash命令安装ana

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks. 一 .Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的

转载自http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/44115667 http://blog.csdn.net/column/details/slimina-thrift.html 对于Thrift服务化的改造,主要是客户端,可以从如下几个方面进行: 1.服务端的服务注册,客户端自动发现,无需手工修改配置,这里我们使用zookeeper,但由于zookeeper本身提供的客户端使用较为复杂,因此采用curator-recipes工具类进行处理服

强烈建议安装anaconda之后再来安装这个pytorch,具体怎么安装百度搜索就知道了. 温馨提示,在安装anaconda的时候记得将"添加到环境变量"(安装的时候是英文的)这一选项选上. 下面假设你已经安装好anaconda了: 1.第一步下载pytorch的安装包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1mh6U01i 密码: 8yty 2.打开命令行进入上面所下载的安装包所在的目录,然后输入如下命令: conda install --offline pyto

1. install and update pip3 2. install numpy and scipy 3. install pytorch