俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba 不过在介绍 numba 之前，我们还是得来看看 python 为什么这么慢： 为什么...我们可以看一些简单的例子： numba 加速 python 的小例子 用 numba 加速 python 代码多简单方便呢，我们先来看看如何使用 numba 加速 python 代码。...在这里我们使用了 % itemit 测试运行时间（原因我们留到后面说），通过对比两个时间，我们可以发现通过 numba 获得了非常明显的加速效果！...我们来具体看一下如何用 numba 加速 python 代码：在实际使用过程中，numba 其实是以装饰器的形式加在 python 函数上的，用户可以不用关心到底 numba 是通过什么方法来优化代码，...，LLVM 工具链非常擅长优化字节码，它不仅可以编译 numba 的代码，还可以优化它。
第一个，查看你的数据的batch_size，batchsize小了，主CPU直接就加载，处理，而且没有分配到多GPU里面（如果你使用的是多GPU）；如果是单GPU，那么就是CPU使劲读数据，加载数据，然后...=8, pin_memory=True; 现象1：该代码在另外一台电脑上，可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2：在个人电脑上，CPU利用率比较低，导致数据加载慢，GPU利用率浮动，训练慢约4倍；有意思的是...torch.set_num_threads(8) 分析： 上面这几个，都可以试一下。看你的pytorch版本，是否在编译之后，支持MKL-DNN加速。...为了能控制你使用的线程数，set_num_threads(8) 这个线程数的多少，可以自己按照需求来设定。当你全力跑网络模型，当然设置大点。如果需要留一部分CPU性能来做其他的业务，4线程，6线程？...都可以。自己试一试。配合着任务管理器或者htop top 在linux下实时查看CPU使用状态和设置多线程数量的关系。来定性的分配。 print(torch.
在早期的神经网络中使用地非常多，因为它很好地解释了神经元受到刺激后是否被激活和向后传递的场景（0：几乎没有被激活；1：完全被激活）。...Sigmoid缺点： 不过近几年在深度学习的应用中比较少见到它的身影，因为使用Sigmoid函数容易出现梯度弥散或者梯度饱和。...当神经网络的层数很多时，如果每一层的激活函数都采用Sigmoid函数的话，就会产生梯度弥散和梯度爆炸的问题，其中梯度爆炸发生的概率非常小，而梯度消失发生的概率比较大。...正切函数时非常常见的激活函数，与Sigmoid函数相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比Sigmoid快，减少迭代次数。相对于Sigmoid的好处是它的输出的均值为0，克服了第二点缺点。...tanh函数，可以加速网络训练 ReLU缺点： 1，由于负数部分恒为零，会导致一些神经元无法激活 2，输出不是以0为中心 Leaky ReLU 函数 [LeakReLU.png] Leaky ReLU
而这篇文章中，我们将默认已经在本地安装好一个MindSpore的GPU环境，以此为前提进行探讨在单机多GPU卡的环境下去使用MindSpore的分布式功能。...比较完整的介绍可以参考这个官方地址，里面包含了完整的安装部署和使用的介绍。这里我们仅针对本地Ubuntu的环境介绍基本安装和使用方法。...其中如果在apt-key这一步执行一次失败的话，可以多执行两次看看。...这个代码直接用mindspore指令也可以跑在单GPU卡上，但是如果要用mpirun来运行，那么我们就不能使用刚才alias的mindspore指令，而需要手动写上完整的指令，除非把新的指令再alias...这也给我们一个启发，考虑使用分布式和并行计算的技术时，一定也要先评估好问题本身是否适用于并行化的处理，否则是达不到预期的加速的目的的。
以下是加速嵌套循环的三种常用方法，以及具体实现方式。1、问题背景在某些情况下，Python中的嵌套循环可能会非常慢，尤其是在处理大量数据时。...如果您发现自己编写了很多嵌套循环，请花一些时间考虑是否可以使用更有效的方法来实现相同的结果。循环范围太大： 另一个导致嵌套循环缓慢的原因是循环范围太大。...例如，如果您使用列表来存储数据，并且您需要经常访问该列表中的元素，那么该列表可能会非常慢。...例如，如果您有一个循环遍历一个列表，并且您在循环内部执行大量操作，那么您可以使用切片操作符来缩小循环范围，以便仅遍历列表中需要处理的元素。使用更快的算法： 有时，您可以使用更快的算法来代替嵌套循环。...它提供了许多函数，可以用来显著加速Python中的计算。例如，您可以使用NumPy的where()函数来查找列表中的最大值，这比使用内置的max()函数要快得多。
从纯语言角度来看，JavaScript肯定比Rust或Go慢，但当前的JavaScript工具可以得到相当大的改进。当然，JavaScript比较慢，但与今天相比，它不应该那么慢。...不知何故，它在跟踪中非常突出，被归因于它内部使用的单个正则表达式，导致了高达 4.6 秒的成本。这看起来很奇怪。...它非常棒，是拥有大量 SVG 图标项目的基石。CPU 分析显示，花费了 3.1 秒来压缩 SVG 文件。我们能加快这个过程吗？ 在分析数据时，有一个函数引起了注意： strongRound 。...通常情况下，优化的关键在于用数字表达事物，主要原因是CPU在处理数字方面非常出色。通过一些微小的改变，我们可以确保始终处于数字领域，从而完全避免字符串转换。...在跟踪中，我可以看到它在自身内部被多次调用，这是某种递归发生的强烈指示。它经常用于遍历类似树形结构的数据。每当使用某种遍历时，就有可能它在代码的“热”路径中。
机器学习中一般分有监督学习和无监督学习，无监督学习下，用TensorFlow来对某个数据集进行学习，那么它识别出来的特征是什么？...如果对某段代码好奇，可以去参考参考源代码学习学习，很多的设计都是经过内部各种项目和用户的千锤百炼。 Google内部非常多team在使用TensorFlow，比如搜索、邮件、语音、机器翻译等等。...个人研究的时候没有太多限制，实际上线生成可以使用TensorFlowServing，部署效率比较高。 10 . TF的耗能是否可以使其独立工作在离线环境的嵌入式小板上，真正达到可独立的智能机器人。...用深度学习可以做销售预测模型，只要它可以转为一个分类预测的问题。 13 . 使用TensorFlow的产品有哪些？有比较有代表性的吗？...TensorFlow有分布式的处理方法吗，若采用分布式，是否要手动将每一台机器上的训练结果进行合并？若提高裁剪的大小，是否能提高准确率？
今天给大家分享下一些在高级别无人驾驶过程中遇到的一些奇葩需求，遇到这些需求有哪些处理方法。 2.1、减速带 需求：当车体前方有减带时，我们要告知车子减速通行。 减速带在城市交通道路上是非常常见的。...那么我们处理的逻辑就要改变。这里不仅仅是简单的检测。减速带的检测模型可以使用 segformer 模型或 TwinsNet 模型，也可以使用 yolo 系列做检测。 因为检测不可避免的存在错误检测。...如果没有减速带检测出减速带，此时车子会出现明显卡顿，加速减速、加速减速，想想也知道场面多么滑稽。这里可以结合历史信息做一个平滑处理，主要是为了处理没有减速带而错误检测出减速带的情况。...1:0; // 判断是否输出 2.2、红绿灯 城市道路红绿灯特别场景，许多做智能驾驶厂家都吹嘘自己可以做的很好，实测上很难评([捂脸])。...红绿灯场景处理比较复杂主要几个方面 红绿灯目标小，难以稳定检测(不像人、车)；且数据集少，标注成本大。 场景大多数存在多个红绿灯，难以把控这个红绿灯干嘛的，那个红绿灯干嘛的。
加速 k-均值聚类 k-均值聚类是一种流行的分组数据的方法。k-均值方法的基本原理涉及到确定每个数据点之间的距离并将它们分组成有意义的聚类。我们通常使用平面上的二维数据来演示这个过程。...但是，我们仍然可以使用一些不同的函数来计算两个时间序列数据之间的距离因子（distance factor）。在这些案例中，我们可以使用均方误差（MSE）来探索不同的 k-均值实现。...我们来探索一下我们可以如何向量化我们的代码，从而去掉尽可能多的循环。 首先，我们将代码分成不同的功能模块。这能让我们更好地理解每个部分所负责的工作。...我们还可以预先分配 dist 矩阵，而不是将其当成一个词典进行处理并随时间扩展它。NumPy 的 argmin 可以一次性比较每个向量对。...在这些测试中，我们都只使用了中央处理器（CPU）。CPU 能提供方便的并行化，但我们认为再多花点功夫，我们就可以使用图形处理器（GPU）来实现聚类，且速度将得到一个数量级的提升。
下面我们详细讲解： 1.1 使用 pip 安装 确保你的 Python 环境正常运行，然后打开终端输入： pip install numpy 如果你使用的是国内环境，可以加速安装： pip install...__version__) 1.3 常见问题与解决 问题：安装慢 解决： 使用清华源或阿里源。...3.1 使用 np.square 计算平方 np.square 可以计算数组中每个元素的平方，非常高效： arr = np.array([1, 2, 3, 4]) squared = np.square...3.2 使用 np.power 计算乘方 np.power 是一个灵活的乘方函数，可以指定任意次方： arr = np.array([1, 2, 3, 4]) cubed = np.power(arr,...A1： 使用 np.vectorize 优化函数操作，或结合 GPU 加速工具如 CuPy。 Q2：np.sqrt 报错怎么办？ A2： 检查数组是否包含负数，必要时使用 np.abs。 6.
numpy简介 numpy是python最为常用的库，没有之一，它表示Numeric Python，从名字也可以看出来，它被用来做数值计算，常与scipy配合使用。...可使用Out参数的函数 用numpy代替pandas 链接 | 文章中提出，在数据量比较小时，pandas的效率不如numpy（在实际的使用中，会发现pandas明显比numpy要慢很多），对于一些简单的数据结构...，可以使用numpy来代替pandas使用。...既然讲到了加速运算，我们就再讲一个Python中更简单的加速方式--numba numpy是效率虽高，但使用时需要注意数据的排列方式，如果使用不当，是不会起到加速作用的。...可以看出，使用了jit后速度变快。 需要注意的是： numba不支持list comprehension，即对于下面的函数是不能用numba加速度的。
Gemfield来调查这个问题的思路如下： PyTorch vs LibTorch的时候，性能测试报告中的时间数据可靠吗？ PyTorch vs LibTorch的时候，这两者基于的代码版本一样吗？...如果嫌上述代码有点复杂的话，可以设置一个环境变量来近似等价：CUDA_LAUNCH_BLOCKING ： export CUDA_LAUNCH_BLOCKING = 1 设置了这个环境变量后，程序中的CUDA...由于这样操作还引入了下面小节中的变量，所以这里就不总结了，我们继续...... 09 PyTorch vs LibTorch：编译选项 Gemfield通过比对CI系统上这两者的编译日志，试图发现它俩是否在...10 PyTorch vs LibTorch：我们可以为你做什么？ 要跑出来benchmark相关的报告需要引入非常多的琐碎工作，而且经常会有所疏漏，甚至还有未知领域。...依据此步骤，你可以最大限度的排除多余的变量，从而使得性能变化只取决你的硬件和驱动版本，从而加速问题调查。
，来进行预测。...其实这就是两个向量“点乘” 这样我们就可以使用numpy中的dot运算，非常快速地进行向量化运算。 总的来说： 向量化是非常常用的加速计算的方式，特别适合深度学习等需要训练大数据的领域。...对于 y = wx + b, 若 w, x都是向量，那么，可以用两种方式来计算，第一是for循环： y = 0 for i in range(n): y += w[i]*x[i] y...因此： 只要有其他可能，就不要使用显示for循环。 0x03 自实现的工程文件 3.1 代码 还记得我们之前的工程文件吗？...那么我们思考一个问题，在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算法的好坏，那么回归问题中如何评价好坏呢？
作者：Elliott Saslow 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《Python大学实用教程》《跟老齐学Python：轻松入门》 ---- 众所周知，斐波那契数列是一种非常重要的数列。...用递归的方式，可以这样定义斐波那契数列： 按照上面的公式，可以用Python语言直接写出实现它的函数： def fib_recursive(n): if n == 0: return 0...return 1 else: return(fib_recursive(n-1)+fib_recursive(n-2)) 不管什么时候，我们遇到某个算法的实现，总要问一问下面的问题： 正确吗？...是否可以改进？可以 现在，无需深入了解具体细节，用递归方式，属于贪心算法，需要花费大量计算步骤来完成。因此，让我们尝试使用列表来完成此操作，下面的方法可以加快处理速度并简化计算。...下图显示了执行上面两个函数的所用时间比较。 哇！注意观察它们所用时间的差别！后面这个函数比前面的递归方法快多了。 下面的图示中很明显地表示了二者执行时间的差异。 哇！令人难以置信，递归居然如此慢。
这里的想法是，我们希望我们的多边形延伸到框架的边缘之外，因此有一个更大的区域(x/y_bounds)来创建我们的多边形，然后实际上将它们显示在一个11x14的区域内： x_bounds = np.array..., -x_buffer]) y_plot = y_bounds + np.array([y_buffer, -y_buffer]) 还记得我说过Voronoi图包含点并给出多边形吗?...一旦我们可以在一个多边形上做，我们可以在任意多的多边形上做!...Vpype是一个内置在Python中的命令行工具，它在改变大小或对齐方式、将多个svg合并为一个(例如，如果您想使用多种颜色)、简化svg以提高速度等方面非常出色!...因为我们只是确保SVG的大小适合页面，所以这样做相对比较简单。我提供了两个示例命令。一个是11x14(因为我在示例中一直使用它)，但是因为您可能要打印在信纸上，所以我也把它扔了进去。
前言 Python 虽然写起来代码量要远少于如 C++,Java，但运行速度又不如它们，因此也有了各种提升 Python 速度的方法技巧，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...这时候就可以考虑采用 Numba 了。 第一个例子是通过插入排序算法来进行说明。我们会实现一个函数，输入一个无序的列表，然后返回排序好的列表。...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy...，你还知道其他的技巧或者方法吗，可以留言分享一下！
但很快我就发现，让神经网络在多卡上高效地并行处理，其实是一件挺不容易的事。尤其是对于更密集的神经网络，性能的提升可以用一句“不过如此”来形容。...在搞并行化之前，你必须要非常了解你的硬件，以及它与深度学习算法的相互支持程度，来估计是否能从并行化获益。 ? 这是我的 PC。你看到的是三块泰坦以及 InfiniBand 桥接卡。...你不会获得任何加速，但同时使用不同算法或参数，你会得到更多关于效果表现的信息。如若你的主要目标是尽快积累深度学习经验，这是非常有用处的。对于需要对一个新算法的不同版本做实验的研究人员，这也相当有用。...总的来讲，你可以说对于几乎所有任务，一块 GPU 基本就够了。但用多卡来加速深度学习模型，正在变得越来越重要。如果你的目标是快速入门深度学习，多块便宜的显卡也是不错的。...但实际情况是，只有非常少数的 C 语言代码有支持，而且大部分能用的 C 代码会非常非常的慢。因此，它其实比较鸡肋。
这个对空间做离散化的方法，可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中，计算近邻表的时候，如果不采用打格点的方法，那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索，计算出来距离再判断是否近邻。...我们先看到这里面的告警信息，因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。...但是如果我们要计算两个非常大的数组的加和，那么这个时候GPU就能够发挥出非常大的价值。因为这里我们的案例中只有4个原子，因此提示我们这时候是体现不出来GPU的加速效果的。...其中最普通的for循环的实现效率比较低下，从算法复杂度上来讲却已经是极致。而基于CPU上的向量化运算的技术，可以对计算过程进行非常深度的优化。...当然，这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果，在GPU的加持之下，可以获得100倍以上的加速效果。这也是一个在Python上实现GPU加速算法的一个典型案例。
A3C 的“异步”特性意味着这些线程可以同时运行，但不需要等待彼此完成。这种方式避免了资源竞争，效率非常高。...价值函数更新： 使用平方误差来更新价值函数： 总损失函数： A3C 的总损失函数是策略损失和价值损失的加权和，同时加上熵正则化项（鼓励策略的探索）： : 策略的熵，增加探索性。...target = np.array(rewards) + self.gamma * np.array(next_values) * (1 - np.array(dones)) advantage...优势 计算效率高： 利用多线程并行处理，大大加速了学习过程。 探索多样性： 每个线程在不同的环境中工作，探索不同的可能性，提高学习的全面性。...A3C 是一种高效、灵活的强化学习算法，它通过“异步团队合作”的方式加速了学习，同时也确保了探索的多样性。在许多任务中，尤其是需要实时决策的应用中，A3C 是一种非常强大的工具。
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