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计算深度学习模型的macs
macs(Multiply–Accumulate Operations)原本是硬件方面的指标,不过近年来深度学习模型运算速度也会经常出现,我们可以使用torchprofile进行计算。 这里我直接使用
协程的定义与运行
1.协程如何定义? 协程的本质还是一个函数,是一个异步函数,在普通的函数上加一个async就行,所以协程的本质是一个异步函数; 2.协程如何运行? 协程直接按照普通函数使用是不会运行的: 运行结果:
SharedMemory一次性学会
SharedMemory是python3.8新增加的特性,主要使用内存共享,使用非常方便 使用文档链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multipro
一文搞懂赋值、浅拷贝和深拷贝之间的区别
背景:经常会有人问你深拷贝浅拷贝之间区别,听过多次,但是仍然不是很清楚到底区别在哪里 本文因此做个实验,一文搞懂之间的区别 假如有一个list为a,然后拷贝给b 我们可以发现构造出一个新的list给了
使用半精度,提升pytorch推理性能
原生的torch是float32的,我们可以借鉴模型量化的思想将其变成float16,而且pytorch自身就定义了半精度的tensor 假设我训练的一个模型为model,我们在运算的时候直接将模型转
svm使用gpu加速
sklearn里面的svm拿来训练真的贼慢,还不能使用多线程加速,哪怕你的cpu是8核或者16核,训练的时候只使用1核,找了各种方式没有找到 最终发现一个库,叫做thundersvm,可以做gpu加速
最简单的方式玩转Hadoop集群
Hadoop作为大数据不可必备的载体和工具,今天就来玩一下,绝对超级简单,不会你搭建环境 首先简单介绍 一下概念: Hadoop主要分为三个部分: hdfs:这是Hadoop专门用来存文件的,所有的文
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tracemalloc在python3中自带,无需安装,可以对程序中每一行的代码的内存使用情况进行分析。 下面我们可以看一个例子,对比运行某一些程序后,内存前后使用差异: 运行结果如下: 我们可以看到
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在Python可以使用两个方式求次方,双星号和math.pow() 我们下面可以使用代码进行测试,这里测试的是5的6次幂 运行的结果如下: 我们可以看到,math实际上在调用十分频繁后,速度比双星号差
一篇文章完全搞定python装饰器执行顺序
在解读之前需要先做一个实验: 运行的结果如下: 似乎和想象中执行的顺序不太一样,我们接下来进行分析: 首先需要有一些概念,这里我按照自己的理解将装饰器分为两个阶段: (1)初始化装饰器阶段(构建装饰器
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2021-11-20