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YOLO -更改多gpu的参数

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keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils...import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19 if G <= 1: print("[INFO...test.py文件时，使用编号为0的GPU卡 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py # 表示运行test.py文件时，使用编号为0和2的GPU卡...（5）.这个也是最难发现的，就是过大的batch_size，造成训练前期，模型还未收敛，出现很高的train_acc，却有很低的val_acc，亲测，在120个类别，参数只有七万的分类模型中，在batch-size...以上这篇keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。......）和许多参数。...最后，还可以使用遗传算法，其中的想法是为参数（这里是网络的权重）添加噪声，并且只保留最佳代理。让开始多处理吧好的，现在可以谈论多处理。一般来说，这不是一件容易的事。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。

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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP），DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...Forking的过程为了Forking多个进程，我们使用了 Torch 多现成处理框架。一旦产生了进程，第一个参数就是进程的索引，通常称为rank。...DP的处理则是梯度汇总到GPU0,反向传播更新参数,再广播参数给其他剩余的GPU。...在DP中,全程维护一个 optimizer,对各个GPU上梯度进行汇总，在主卡进行参数更新,之后再将模型参数广播到其他GPU。所以相较于DP, DDP传输的数据量更少,因此速度更快,效率更高。

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解决yolo+cudnn+opencv+gpu的一些问题

问题描述：在makefile文件中修改GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1,然后重新make，执行命令时出现： Yolov3 darknet: ....已放弃核心转储解决：看了几篇其他小伙伴的博客，说在命令前加sudo,即： sudo ..../darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/image.jpg 试了一下没用，后来修改所使用的模型yolov3.cfg文件中的subdivision...的参数。.../darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/1.mp4 视频我随便找的 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述

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Pytorch多GPU的计算和Sync BatchNorm

上执行了forward，并且每个GPU上的batch size都只有原来的一半，所以DataParallel将输入数据平分到了每个GPU上，从而实现并行计算。...进一步了解 DataParallel上述文字来自官方文档，在forward阶段，当前GPU上的module会被复制到其他GPU上，输入数据则会被切分，分别传到不同的GPU上进行计算；在backward阶段...，每个GPU上的梯度会被求和并传回当前GPU上，并更新参数。...也就是复制module -> forward -> 计算loss -> backward -> 汇总gradients -> 更新参数 -> 复制module -> ...的不断重复执行，示意图如下：?...因为数据会被均分到不同的GPU上，所以要求batch_size大于GPU的数量。

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Spring Boot 2.4 对多环境配置的支持更改

在目前最新的Spring Boot 2.4版本中，对配置的加载机制做了较大的调整。...相关的问题最近也被问的比较多，所以今天就花点时间，给大家讲讲Spring Boot 2.4的多环境配置较之前版本有哪些变化。...多环境配置 2.4版本之前先回顾下，2.4版本之前，我们在yaml配置文件中，使用spring.profiles来定义不同环境的标识，比如下面这样： spring: profiles: "dev"...，我们要加载不同的环境配置的参数不变，依然采用spring.profiles.active参数，对应值采用spring.config.activate.on-profile定义的标识名称。...，通常我们可以设置成开发环境，这样有利于我们平时的开发调试，而真正部署到其他环境的时候则多以命令参数激活为主。

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tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况

tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。...只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):

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开源 ∼600× fewer GPU days：在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合

多模态融合的近期成功主要得益于需要许多GPU和依赖于数十亿多模态对的大规模训练制度[40, 70, 105]。这对许多实际场景来说成本过高，其中计算资源有限，多模态数据稀缺[56, 91]。...此外，随着每个网络规模的增加，需要进行昂贵的梯度计算的参数数量迅速积累。因此，我们的目标是优先考虑计算方面的因素，设计一个高效的多模态融合框架。 4.2. 高质量配对数据的稀缺性。...这一步确保了我们在多模态融合期间无需在内存中存储大型编码器，大大降低了计算需求。在融合期间存储在内存中的唯一参数是可学习的融合适配器的参数，与单模态编码器相比，这些参数非常轻量级。...重要的是，这些步骤使我们能够考虑大规模的编码器，其参数量达到数十亿，这通常对于在单个GPU上进行端到端融合是不可行的。...最后，我们注意到在所有的实验中，除非另有说明，否则我们只使用作为我们的多模态融合的唯一目标。有关MLP架构和超参数的更多细节，请参见附录A和B。训练数据集。我们依赖于常见的多模态数据集进行训练。

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【在线教程】使用 Matlab GPU Coder实现YOLO v2的实时目标检测

在这个不到9分钟的视频里，Mathwork工程师在MATLAB®中使用YOLO v2进行实时目标检测。...他从MATLAB中发布的一个示例开始，该示例解释了如何训练YOLO v2对象检测器，并使用GPU Coder™生成优化的CUDA代码。 ?...通过使用nvcc将生成的代码编译成一个MEX文件来验证生成的代码，大家可以发现生成的MEX在测试视频文件上以大约每秒80帧的速度运行。...使用NVIDIA®gpu的硬件支持包，将生成的代码作为独立的应用程序部署到Jetson Xavier开发板子上。视频内容

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如何使用Feign构造多参数的请求

本节我们来探讨如何使用Feign构造多参数的请求。笔者以GET以及POST方法的请求为例进行讲解，其他方法（例如DELETE、PUT等）的请求原理相通，大家可自行研究。...GET请求多参数的URL 假设我们请求的URL包含多个参数，例如http://microservice-provider-user/get?id=1&username=张三，要如何构造呢？...，URL有几个参数，Feign接口中的方法就有几个参数。...使用@RequestParam注解指定请求的参数是什么。 (2) 方法二多参数的URL也可使用Map来构建。当目标URL参数非常多的时候，可使用这种方式简化Feign接口的编写。...(2) 除本节讲解的方式外，我们也可编写自己的编码器来构造多参数的请求，但这种方式编码成本较高，代码可重用性较低。故此，本书不再赘述。

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Mac 更改python3 的指向为3.7 更改pip3的指向为3.7 Python多版本共存

更改pip3 指向首先删除原链接 sudo rm /usr/local/bin/python3 sudo ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python3...输入which pip3 可看到pip3的指向已经更改为3.7 建议不要删除3.5，有一些程序的依赖于3.5 或者2版本此时在shell中输入python3 可以查看到更改后的python版本为3.7...建立python3.7与python3 的软连接

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改动一行代码，PyTorch训练三倍提速，这些「高级技术」是关键

文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展 PyTorch 模型训练，并表明重点是利用混合精度（mixed-precision）方法和多 GPU 训练模式，而不是低级机器优化。...多 GPU 训练和完全分片数据并行接下来要尝试修改多 GPU 训练。如果我们有多个 GPU 可供使用，这会带来好处，因为它可以让我们的模型训练速度更快。...所有的 GPU 独立地对模型进行前向传播和反向传播，计算各自的局部梯度。收集并对所有 GPU 的梯度求平均值。平均梯度被用于更新模型的参数。...每个 GPU 都在并行地处理不同的数据子集，通过梯度的平均化和参数的更新，整个模型的训练过程得以加速。这种方法的主要优势是速度。...最重要的是，每个 GPU 必须具有完整的模型和参数副本。这限制了可以训练的模型大小，因为模型必须适应单个 GPU 的内存。这对于现代的 ViTs 或 LLMs 来说这是不可行的。

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CAN总线这种多参数配置的方法

在STM32中或者其他的芯片中我们如果使用CAN这类接口，我们往往最关心波特率，但是CAN的波特率需要较多参数配置，主要需要重新同步跳跃宽度(SJW)，时间段1(BS1)，时间段2(BS2)和时钟分频这四个参数...我们如果在CAN的初始化函数里增加这么参数比较麻烦。像这种可以单独建一个结构体或者输入。..., CAN_BS1_6tq , CAN_BS2_4tq, 1000, // // CAN_SJW_2tq, CAN_BS1_10tq, CAN_BS2_6tq, 1000 // 这样在更改波特率的时候只需要在初始化函数里更改就可以了

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解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

背景在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。...训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到【nn.DataParallel】： gpu_ids...) 由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) 对网络进行封装，因此在原始网络结构中添加了一层module。...(), "model.pth") 以上这篇解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。...C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。...）中使用： yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' yolo可以用于各种任务和模式，并接受额外的参数...实例分割的推理结果使用YOLOv8 实例分割模型运行推理同样简单。我们只需要更改上面命令中的task和model名称。...（附论文下载）目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）多尺度深度特征（下）：多尺度特征学习才是目标检测精髓（论文免费下载）多尺度深度特征（上）：多尺度特征学习才是目标检测精髓

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追求极致：Repvgg重参数化对YOLO工业落地的实验和思考

但在gpu或者npu方面也一直在尝试着实验，对此类实验的目的很明确，要求也不高，主要还是希望yolov5在保持原有精度的同时能够提速。...这一次的实验主要借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv替换成Repvgg Block，为原有的YOLO模型涨点。...在推理时，将旁支融合到3×3的卷积中，此时的模型和原先的yolov5s模型无二致在次之前，采用的是最直接的方式对yolov5s进行魔改，也就是直接替换backbone的方式，但发现参数量和FLOPs...较高，复现精度最接近yolov5s的是repvgg-A1，如下backbone替换为A1的yolov5s：而后，为了抑制Flops和参数的增加，采取使用repvgg block替换yolov5s的3...，旁生的支路会严重影响模型的运行速度； C3 Block和Repvgg Block在cpu上使用性价比低，在gpu和npu上使用才能带来最大增益使用重参化的yolov5是有代价的，代价损耗均在训练方面

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leggedrobotics free gait 足式机器人自由步态苏黎世机器人系统实验室

你只看一次（YOLO）是一个最先进的实时对象检测系统。在以下ROS包中，您可以在GPU和CPU上使用YOLO。...这意味着您需要检查GPU的计算能力（版本）。您可以在CUDA中找到支持的GPU列表：CUDA - WIKIPEDIA。...这是最简单的，如果重复，并适应所有需要从darkned_ros包中更改的参数文件。这些具体是文件夹中的参数文件config和启动文件launch。...ROS相关参数您可以更改其中的发布者，订阅者和操作的名称和其他参数darkned_ros/config/ros.yaml。...检测相关参数您可以通过添加类似于的新配置文件来更改与检测相关的参数darkned_ros/config/yolo.yaml。

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Mastercam 如何一次更改所有刀具路径的共同参数?

普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦步骤1:将鼠标拖移到刀具群组名称(Toolpath Group)，并点击鼠标右键，选择编辑已经选取的操作...步骤2:点选编辑共同参数。步骤3:开启编辑共同参数，您可以一次性设定，所选取刀具路径的安全高度、提刀速率与冷却液(Coolant)等功能来同时做参数变更。

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YOLOV3目标检测模型训练实例

，注意当参数为--image时会忽略所有位置参数，也就是说当进行图片检测时每次都需要手动输入位置，当然这可以以后通过自行构建代码修改 python yolo_video.py --image 之后会出现...接下来修改yolov3.cfg，假如你不需要加载预训练的权重，那么此文件是没有必要修改的，此文件是为生成yolo_weights.h5作配置的，在此文件中搜索yolo，会有三处匹配，都是相同的更改方式，...训练一般使用train.py就可以了，对于出现的问题多多去看看github的issue与README，很多问题都会有讨论与解决，对于train.py我略微做了一些更改以适应我的训练目的，对于一些更改的地方有注释...') # batch_size 需要针对显存更改数量 batch_size = 10 # note that more GPU memory is required after.../img/2.jpg") 此后就需要不断开始优化参数并训练了，其实在目录中有很多文件是用不到的或者是使用一次后就一般不会再用到了，可以备份一下代码后适当精简目录结构。 ?

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

简介训练深度神经网络 (DNN) 时，一个重要的超参数是批量大小。通常，batch size 不宜太大，因为网络容易过拟合，但也不宜太小，因为这会导致收敛速度慢。...GPU 以计算参数的梯度将梯度发送回Master GPU（这些是所有训练示例的梯度平均值），将它们相加得到整批30个的平均梯度更新主 GPU 上的参数并将这些更新发送到其他 2 个 GPU 以进行下一次迭代...此外，主 GPU 的利用率高于其他 GPU，因为总损失的计算和参数更新发生在主 GPU 上我们需要在每次迭代时同步其他 GPU 上的模型，这会减慢训练速度分布式数据并行 (DDP) 引入分布式数据并行是为了改善数据并行算法的低效率...os.environ["LOCAL_RANK"]) torch.cuda.set_device(device) 然后，我们需要将模型包装在 DistributedDataParallel 中，以支持多...实际的更新发生在调用 optimizationr.step() 时，然后使用 optimizationr.zero_grad() 将张量中存储的梯度设置为零，以运行反向传播和参数更新的下一次迭代。

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