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​Python太慢？那是你没用对方法​！

在Python编程中，除了注意循环对内存的影响外，我们还需要关注数据相关项目和面向对象编程中类的内存利用效率。...通过遵循这些建议，你可以优化类的内存使用，从而提升整体性能。无论是处理数据密集型项目还是面向对象编程，创建高效利用内存的类都至关重要，值得我们关注和实践。 1....__slots__限制了可以分配给实例的属性，只有 __slots__中列出的属性才能直接分配和访问实例。任何分配未列在 __slots__中的属性的尝试都会引发 AttributeError。...在创建大量类实例时尤其有用，有助于优化内存消耗和提高整体性能。此外，还可以从更快的属性访问时间中受益，与具体使用情况相关。 2....但如果数据集非常大，无法一次装入内存怎么办？现在，懒散地加载数据集并不一定有帮助，我们需要想其他办法来保证类的内存效率。 3.

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北大 DAIR 实验室AutoML团队开源高效的通用黑盒优化系统OpenBox （KDD2021）

迁移学习：优化任务之间可能存在一定相关性，例如过去可能在不同数据集上进行过相同模型的调参。基于这种观察，系统需要能够利用过去优化的知识加速当前优化任务的执行效率。...从表格中不难看出，现有开源黑盒优化系统无法支持特定的 使用场景，而 OpenBox 能够提供完整的支持。 上图展示了 OpenBox 的并行架构，包含五个主要组件。...为保证公平性，Openbox使用串行方式执行任务，并汇报调参结果在测试集上的准确率。以下展示使用LightGBM与LibSVM两个模型在25个OpenML公开数据集上的调参结果平均排名。...下图展示了使用 OpenBox 中并行优化算法在 LightGBM 调参任务上的提升，使用的数据集为公开数据集 optdigits 。...除了上述包调用的方法，OpenBox还支持用户通过接口访问服务，从服务端获取推荐的参数配置，在本地执行参数性能验证，并通过访问网站页面，可视化监视与管理优化过程。

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    Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

    预测问题的示例：使用内置癌症数据集 image.png 让我们在这里启动一个机器学习项目工作流。...大多数分类示例都是从iris 数据集开始的，因此让我们在Scikit中选择另一个数据集来学习这个工作流。我们将主要使用威斯康星州乳腺癌数据集。...· 数据集和生成器：与无监督学习任务不同，有监督的任务(即分类)需要标记数据集，该包附带多个数据集和数据集生成器，以便开始机器学习。...image.png b.示例生成器：与静态数据集相比，大多数机器学习算法将需要更多的标记观察，并且该包具有内置的示例生成器例程来生成具有所需数量的观察值的标记数据集。...image.png · 训练与测试：加载数据集后，它必须拆分为训练和测试集，以便从算法训练开始。这个程序包有一个例行程序，可以将pandas的数据序列或数字数组分解成训练和测试装置。

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    TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2

    除了调度远程函数这个功能之外，ClusterCoordinator 还帮助在所有工作者上创建数据集，以及当一个工作者从失败中恢复时重建这些数据集。...和其他 tf.distribution.Strategy 的训练循环一样，用户需要创建一个模型，定义一个数据集和一个步进函数（step function）。...为了确保高效的数据集预取，建议使用下面会提到的分布式数据集创建 API。此外，确保在 worker_fn 内调用 Strategy.run，这样可以充分利用分配给工作者的 GPU。...正因为如此，建议用户安排运行有限的步骤，而不是依赖数据集的 OutOfRangeError 。 另一个重要的注意事项是， tf.data 数据集不支持跨任务边界的隐式序列化和反序列化。...7.3 自定义循环 ClusterCoordinator.schedule 不支持数据集的访问量保证（visitation guarantees）。

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    MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

    ，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...例如：汽车图像的相关参数 y=（0,1,0,0,0,0,0,0,0,0），其标签是= [飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船 ，卡车] 在IMDB数据集上训练RNN（GRU,门控循环单元） 性能对比...这样对CNTK框架有点不公平，因为会低估了它的能力。 分类模型创建大小为（150x125）的嵌入矩阵，然后采用100个门控循环单元，并将最终输出（不是输出序列也不是隐藏状态）作为输出。...在这个例子中，速度的提高是微不足道的，因为整个数据集都是作为NumPy数组加载到RAM中的，而且在处理的时候每个迭代的数据都是随机的。我怀疑框架的生成器是异步执行随机的。...对于我们会进行的输入输出活动以及可能在运行中进行预处理和数据增强的情况，自定义的生成器将对性能产生更大的影响。

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    深度学习框架CaffeCNTKTensorflowTheanoTorch的评估与比较

    本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。...CNTK通过细粒度的构件块让用户不需要使用低层次的语言就能创建新的、复杂的层类型。...同时公共版本的图定义也不支持循环和条件控制，这使得RNN的实现并不理想，因为必须要使用Python循环且无法进行图编译优化。...但是TensorFlow并不支持Windows，因此其模型无法部署到Windows设备上。 Theano Theano缺少底层的接口，并且其Python解释器也很低效，对工业用户而言缺少吸引力。...性能 在单GPU的场景下，所有这些工具集都调用了cuDNN，因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其表现都差不多。本文的性能测试是基于Soumith@FB的ConvNets基准测试来做的。

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    .NET机器学习 ML.NET 1.4预览版和模型生成器更新

    在之前的ML.NET版本中，从ML.NET 1.0发布就支持通过IEnumerable使用LoadFromEnumerable（）API 从关系数据库提供数据来训练，其中数据可能来自关系数据库或任何其他源...但是，这个新的数据库加载器为您提供了一个更简单的代码实现，因为它是从数据库中读取数据并通过IDataView提供数据，这是ML.NET框架提供的，所以您只需要指定数据库连接字符串，数据集列的SQL语句是什么以及加载数据时要使用的数据类是什么...例如，通过此功能，您可以使用 ML.NET API 本地训练TensorFlow模型来使用自己的图像进行训练，从而创建自己的自定义图像分类器模型。...Microsoft（ML.NET团队）与TensorFlow.NET库团队密切合作，不仅为ML.NET中的用户提供更高级别的API （例如我们的新ImageClassification API），而且还帮助改进和发展开源项目...初始v3是在ImageNet数据集上训练的广泛使用的图像识别模型。那些经过预先训练的模型或架构是多年来由多位研究人员开发的许多想法的顶点，您现在可以轻松利用它。

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    开源神器：想秒变二次元？行，满足你！

    重要的是，它是用无监督方法训练的，连成对的数据都不需要。 现在，团队已经把 TensorFlow 实现和 PyTorch 实现，都放上了 GitHub。...它要判断一张图片，是不是和数据集里的二次元妹子属于一个类别。假如不是同类，那就判定是生成器的作品。 判别器有一个辅助分类器 (CAM) ，会找出对类别判断更重要的区域。...二是循环损失，这是为了避免生成器和判别器找到某种平衡之后相互和解、停滞不前 (Mode Collapse) 。...要保证为目标领域生成的图像，还要能回到源领域被认可，就给生成器用了个循环一致性 (Cycle Consistency) 的约束。 ?...最后再来讲一下数据集。 无监督，不成对 selfie2anime，有两个数据集。 一个是自拍数据集，一个是二次元数据集，都是只选了妹子。 ? 各自是训练集里 3400 张，测试集里 100 张。

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    Python保留字简单释义「建议收藏」

    None和任何其他数据类型比较永远返回False。None有自己的数据类型NoneType。我们可以将None赋值给任何变量，但是不能创建其他NoneType对象。　　...//上一级if如果为False，用elif进行二次筛选判断 9.for for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串 例如： ''' 遇到问题没人解答？...while是循环语句的一种，while语句有一个可选的else从句。 11.in for…in是另外一个循环语句，它在一序列的对象上递归，即逐一使用队列中的每个项目。 12.break 表示终止。...del a[2:4] #删除从第2个到第3个元素 23.global 定义全局变量。...Python基础入门教程推荐：更多Python视频教程-关注B站：Python学习者 【Python教程】全网最容易听懂的1000集python系统学习教程（答疑在最后四期，满满干货） Python爬虫案例教程推荐

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    深度| OpenAI 教你如何构建深度学习研究的基础设施

    生成器试图愚弄鉴别器，鉴别器试图区分生成性数据和真实数据。凭直觉，我们会认为一个能够愚弄所有鉴别器的生成器必定具有良好的性能。...经过几次快速循环后，Tim获取了CIFAR-10样本，这一成果令人感到兴奋不已，是我们见过的在该数据集中获得的最好的样本。...运用我们的模型学习生成的ImageNet图像 利用一个更大的模型和一个更为大型的数据集，Ian需要在多个GPU中并行运行该模型。...基础设施 软件 我们TensorFlow代码的样本 在我们的研究中，大部分代码是用Python编写的，这一点可以从我们的开源项目中略知一二。...在批次作业结束后，集群将能够准确地了解到自己所需要的资源，能够直接分配这些资源。（与之形成鲜明对比的是，AWS的扩展策略能够逐个加速每一个新结点，直到仍有剩余资源，这个扩展过程将持续多个循环。）

    1.3K60

    深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型

    GANs由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成看起来逼真的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实的数据。...通过这种对抗训练，生成器能够逐渐生成越来越逼真的数据。 生成器从随机噪声中生成数据，并试图欺骗判别器，使其认为生成的数据是真实的。判别器则不断地改进自己的能力，以正确地区分真实数据和生成数据。...这种对抗过程被称为“minimax游戏”，最终生成器和判别器会达到一个平衡状态，生成器生成的数据几乎无法与真实数据区分。...自监督学习 3.1 自监督学习的原理 自监督学习是一种利用未标注数据进行训练的方法。与传统的监督学习不同，自监督学习通过利用数据本身的内在结构来创建标签，从而无需大量的人工标注数据。...常见的自监督学习任务包括预测数据的部分信息、重构输入数据等。 自监督学习的核心思想是通过设计合适的任务，使模型能够从数据中提取有用的特征。

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    Python保留字（32个全集）

    None和任何其他数据类型比较永远返回False。None有自己的数据类型NoneType。我们可以将None复制给任何变量，但是不能创建其他NoneType对象。 　　　　...8 for 　　#for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串 　　　　例如： 　　　　　　for letter in ‘Python’: # 第一个实例 　　　　　　print...while是循环语句的一种，while语句有一个可选的else从句。...提示，如果break的是for或while循环，任何对应的循环else块将不执行。 31 except 　　#使用try和except语句来铺货异常。...32 in 　　#for…in是另外一个循环语句，它在一序列的对象上递归即逐一使用队列中的每个项目。 33 raise 　　#raise抛出异常。

    8.3K76

    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    目前深度学习主要通过不同层级的神经元从原始数据自动抽取特征，它学习到的表示往往比传统 ML 手动设计的表示有更好的性能。...例如 2D 卷积层以分层的形式堆叠就能由简单到复杂抽取二维数据（如图像）的特征，而循环单元的堆叠就适合处理机器翻译等序列标注问题。...notebook；多 GPU 训练的 ParallelModel 类；在 MS COCO 指标（AP）上的评估；训练自定义数据集的示例。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。...因此我们需要一个循环损失函数（cyclic loss），它能确保生成器不会将一个领域的图像转换到另一个和原始图像完全不相关的领域。 该项目是配对、非配对的图像到图像转换的 PyTorch 实现。

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    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    目前深度学习主要通过不同层级的神经元从原始数据自动抽取特征，它学习到的表示往往比传统 ML 手动设计的表示有更好的性能。...例如 2D 卷积层以分层的形式堆叠就能由简单到复杂抽取二维数据（如图像）的特征，而循环单元的堆叠就适合处理机器翻译等序列标注问题。...notebook；多 GPU 训练的 ParallelModel 类；在 MS COCO 指标（AP）上的评估；训练自定义数据集的示例。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。...因此我们需要一个循环损失函数（cyclic loss），它能确保生成器不会将一个领域的图像转换到另一个和原始图像完全不相关的领域。 该项目是配对、非配对的图像到图像转换的 PyTorch 实现。

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    构建DeblurGAN模型，将模糊相片变清晰

    在blur_gamma文件夹中，放置了人工合成的模糊照片 从GOPRO_Large数据集的blur与sharp文件夹里，各取出200张模糊与清晰的图片，放到本地代码的同级目录image文件夹下用作训练。...在使用时，需要将判别器模型的权重固定，让生成器模型不断地调整权重。具体可以参考《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书10.2.10小节代码。...其中，生成器模型的损失值是由WGAN损失与特征空间损失（见《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书10.2.8小节）两部分组成。...WGAN损失已经由《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书10.2.7小节的第66行代码实现。本小节将实现特征空间损失，并将其编译到可训练的生成器模型中去。 1....步骤如下： （1）取一批次数据。 （2）训练5次判别器模型。 （3）将判别器模型权重固定，训练一次生成器模型。 （4）将判别器模型设为可训练，并循环第（1）步，直到整个数据集遍历结束。

    4.7K51

    ML.NET介绍：最常使用的数据结构IDataView

    它不直接处理分布式数据和计算，但适用于对属于较大分布式数据集的数据分区进行单节点处理。 IDataView是ML.NET的数据管道机制。...不变性也是并发性和线程安全性的关键。虚拟视图最小化了I/O、内存分配和计算。只在需要满足本地信息请求时才访问信息、分配内存和执行计算。...要访问视图中的数据，可以通过调用GetRowCursor方法从视图中获取行游标。行游标是视图中单个行(即当前行)上的可移动窗口。行游标提供当前行的列值。光标的MoveNext()方法前进到下一行。...从内存分配的角度来看，Cursoring本质上是高效的。执行MoveNext()不需要内存分配。从游标检索基本列值也不需要内存分配。要从游标检索向量列值，调用者可以选择提供应该将值复制到其中的缓冲区。...为了避免在迭代时进行任何分配，客户机代码只需要在迭代循环之外预先分配足够大的缓冲区。 注意，IDataView允许需要在内存中物化数据的算法这样做。

    1.7K41

    教程 | 如何在TensorFlow中高效使用数据集

    概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...= tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels)) 从张量导入 当然，我们也可以从张量中初始化自己的数据集。...我们还可以从生成器中初始化 Dataset，这种方式在拥有不同长度的元素的数组时有意义（例如一个序列）。...如果不传输任何参数，循环将永久进行。通常来说，永久运行循环和在标准循环中直接控制 epoch 的数量可以得到不错的结果。

    1.5K80

    深度学习系列教程（六）tf.data API 使用方法介绍

    Dataset(数据集) API 在 TensorFlow 1.4版本中已经从迁移到了之中，增加了对于Python的生成器的支持，官方强烈建议使用Dataset API 为 TensorFlow模型创建输入管道...创建的方式可以分为两种，分别是： Source Apply transformation Source 这里 source 指的是从对象创建，常见的方法又如下几种： 作用分别为：从一个tensor tuple...TensorFlow 1.4 版本中还允许用户通过Python的生成器构造dataset，如： 将以上代码组合起来，我们可以得到一个常用的代码片段: Iterator 定义好了数据集以后可以通过Iterator...接口来访问数据集中的tensor tuple，iterator保持了数据在数据集中的位置，提供了访问数据集中数据的方法。...iterator，仅支持对整个数据集访问一遍，不需要显式的初始化。

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    资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

    / 元组和列表转换 集合基本用法 - 集合和列表的区别 / 创建集合 / 添加元素 / 删除元素 / 清空 集合常用操作 - 交集 / 并集 / 差集 / 对称差 / 子集 / 超集 字典的基本用法...- 网络API概述 / 访问URL / requests模块 / 解析JSON格式数据 Python网络编程 - 套接字的概念 / socket模块 / socket函数 / 创建TCP服务器 /...魔术属性和方法 / 混入 / 元类 / 面向对象设计原则 / GoF设计模式 迭代器和生成器 - 相关魔术方法 / 创建生成器的两种方式 / 并发和异步编程 - 多线程 / 多进程 / 异步IO /...- 大数据分析进阶 Day88 - Tensorflow入门 Day89 - Tensorflow实战 Day90 - 推荐系统 Day91~100 - 团队项目开发 第91天：团队项目开发准备 软件过程模型...任务分配：由项目负责人根据上面的指标为每个团队成员分配任务。

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