參考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvision transform 對PIL.Image進行變換: 2. class ...
對於深度學習任務,訓練速度決定了模型的迭代速度,而訓練速度又取決於數據預處理和網絡的前向和后向耗時。 對於識別任務,batch size通常較大,並且需要做數據增強,因此常常導致訓練速度的瓶頸在數據讀取和預處理上,尤其對於小網絡而言。 對於數據讀取耗時的提升,粗暴且有效的解決辦法是使用固態硬盤,或者將數據直接拷貝至 tmp文件夾 內存空間換時間 。 對於數據預處理的耗時,則可以通過使用Nvidia ...
2021-02-07 16:58 0 621 推薦指數:
參考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvision transform 對PIL.Image進行變換: 2. class ...
FSL是在服務器上安裝的,可能有點問題,但是預處理部分還是沒問題的,記錄一下操作流程。 由於我拿到的數據格式就是NIfTI格式的,所以不需要做格式轉換。 使用數據格式介紹: 四維NIfTI文件:.nii,即轉換后的腦圖像; b值文件:bvals,記錄掃描磁場加權的數值信息; b向量文件 ...
出錯: 這是因為輸入的大小不匹配,跟數據集有關,也跟數據預處理中的函數相關: 該函數是按比例縮放,可能是因為該數據集的分辨率不同,所以出來的結果不是(224,224)的,解決辦法是改為使用: 即可 ...
問題引入 在使用qmake構建項目時,經常有不同的預處理選項,需要在預處理期間將代碼區分開。另外還有一些情況下需要在編譯時使用不同的編譯選項將待編譯的文件區分開。看下面一個例子。 該項目下包含:aaa.h、aaa.cpp、bbb.h、bbb.cpp、main.cpp五個文件,內容分別 ...
在煉丹時,數據的讀取與預處理是關鍵一步。不同的模型所需要的數據以及預處理方式各不相同,如果每個輪子都我們自己寫的話,是很浪費時間和精力的。Pytorch幫我們實現了方便的數據讀取與預處理方法,下面記錄兩個DEMO,便於加快以后的代碼效率。 根據數據是否一次性讀取完,將DEMO分為 ...
Faster RCNN 和Retinanet在將圖像數據輸送到網絡之前,要對圖像數據進行預處理。大致上與博客提到的相同。 事實上還可以采取第三步,將圖片的寬和高擴展為32的整倍數,正如在Retinanet使用的。下面是一個簡單的Pytorch數據預處理模塊: ...
一、默認gpu加速 一般來說我們最常見到的用法是這樣的: 或者說: 這樣我們就可以把某一個向量或者模型進行gpu訓練 二、指定gpu加速 來指定使用的具體設備。如果沒有顯式指定設備序號的話則使用torch.cuda.current_device()對應的序號。 ...
數據源加速見官方文檔(必須使用DAAL自己的庫): Data Management Numeric Tables Tensors Data Sources Data Dictionaries Data Serialization ...