笔记:pytorch Conv2d 的宽高公式理解,pytorch 使用自己的数据集并且加载训练 一、pypi 镜像使用帮助 pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ...
. 背景 训练集全是 x , x 之类的小图,达到上千万张,训练时发现数据加载很慢很慢很慢 看了下CPU 内存 GPU使用情况,发现CPU使用率都跑到 去了,GPU使用率却较低 . 解决方法 . 预处理提速 尽量减少每次读取数据时的预处理操作,可以考虑把一些固定的操作,例如 resize ,事先处理好保存下来,训练的时候直接拿来用 Linux上将预处理搬到GPU上加速: NVIDIA DALI ...
2020-10-26 22:48 0 760 推荐指数:
笔记:pytorch Conv2d 的宽高公式理解,pytorch 使用自己的数据集并且加载训练 一、pypi 镜像使用帮助 pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ...
目录 如何制作数据集txt,并进行加载 1. 根据图片制作train.txt val.txt 和 test.txt 2. torch.utils.data.Dataset用来制作数据集 3. 搭建RestNet18进行测试 训练 ...
labllmg标注,得到xml文件,xml转成csv,csv转成tfrecord,就是跑几个脚本。 设置配置文件 到object dection github寻找配置文件sample 如果你下载 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第27文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法。 我们都知道,图片格式当中有一种叫做svg,这种格式的图片无论我们将它放大多少倍,也不会失真更不会出 ...
首先感谢教程 http://blog.csdn.net/ruotianxia/article/details/78331964 很全面很详细 1.配置好deeplab_v2 sou ...
自己训练一个模型,建议提供一个大于500k的图片集作为训练集。(这里的500k应该是50w张图片来理解 ...
默认caffe已经编译好了,并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集,这里准备两类数据,分别放在文件夹0和文件夹1中(之所以使用0和1命名数据类别,是因为方便标注数据类别,直接用文件夹的名字即可)。即训练数据集:/data/train/0、/data/train ...
2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去,我说怎么计算出来的step不对劲。 测试集是完整的。 训练集中cat的确是有10125张图片,而dog只有1973张,所以完成一个epoch需要迭代的次数为: (10125+1973)/128=94.515625,约等于 ...