学习深度学习过程中的一些值得记录的东西

最新推荐文章于 2024-12-16 12:31:13 发布
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#gpu使用情况监测

本文介绍了一款名为gpustat的小工具，可通过https://github.com/wookayin/gpustat获取，用于准确监控GPU使用情况。除了nvidia-smi指令外，此工具提供了更直观的使用情况展示，包括使用者信息。文章还提到了一个抢卡工具supervise_gpu，可在GPU空闲时立即执行任务，提高资源利用率。

1. 查看GPU使用情况的小工具：

除了nvidia-sim指令外，还可以通过 https://github.com/wookayin/gpustat 安装一个gpustart的小插件，可以准确指导是谁在用卡
如下图所示
在这里插入图片描述
需要注意的是，直接利用pip安装之后并不能直接执行，还需要添加环境变量到自己的bashrc或者zshrc文件中
我的就是：
在这里插入图片描述
而且还有个抢卡工具，一旦有空卡，就立即执行自己的程序 https://github.com/huagl/supervise_gpu

【DL】时间序列的深度学习
sikh_0529的博客
09-30 7354
本章涵盖时间序列可以是通过定期测量获得的任何数据，例如股票的每日价格、城市每小时的用电量或商店的每周销售额。时间序列无处不在，无论我们是在研究自然现象（如地震活动、河流中鱼类种群的演变或某个地点的天气）还是人类活动模式（如网站的访问者、国家的 GDP 或信贷）卡交易）。与您迄今为止遇到的数据类型不同，使用时间序列需要了解系统的动态——它的周期性周期、它如何随时间变化、它的规律状态和它的突然峰值。到目前为止，最常见的与时间序列相关的任务是预测：预测什么将在一系列的下一个发生。提前几个小时预测用电量，以便预测需
动手学深度学习 PyTorch版 李沐 视频笔记
weixin_45729566的博客
08-06 691
04 数据操作+数据预处理。
数据分析学习记录
JoyTong的博客
05-18 397
numpy之polyfit和poly1d // An highlighted block #引入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #初始数据 x=[1,2,3,4,5,6,7,8] y=[2.3,3.6,4.7,5.1,6.3,7.4,8.5,9.6] #拟合数据一次多项式 z=np.polyfit(x,y,1) #生成一次多项式 z1=np.poly1d(z) print(z) print(z1) #模拟值 X=np.arange(1
Vue官网教程学习过程中值得记录的一些事情
weixin_33748818的博客
12-07 178
今天在官网上学习过程中看到了一个挺有趣的东西，具体效果如下图 html代码如下 <div id="app"> <label> 标签名: <input type="text" v-model="content" placeholder="例如：工作，学习"> ...
C++ 记录学习过程中一些值得多次阅读的博客文章
大鱼
01-08 766
1. 语法C++ 值传递、指针传递、引用传递详解C++ 类对象和 指针的区别C++ 本质：类的赋值运算符=的重载，以及深拷贝和浅拷贝
Java学习过程中要记录的地方--汇总
weixin_33701564的博客
05-12 98
1、Map的子类 HashMap 是哈希表，根据哈希算法来存的，取出来不一定是按照原来的循序；    Ctrl+T 可以看到 HashMap下面有 LinkHashMap 是线性实现的，里面有顺序。 ----------------------------------------------------------------------------------------------...
分析的学习
bluenight专栏
11-27 2148
       尽管不止一次的听到有人说，“分析是丑陋的”，但是分析还是很有魅力的，当然这话也不应该有我来说，我也只是正在学习分析的人。 最初的实分析，主要是《数学分析》，这是高等数学一切分析的基础。当然还有复变函数，实变函数，泛函分析。这些都是分析的基本知识。大学本科的同学如果这些课程都学得感觉很明白很轻松，那么基本上你的分析功底已经有些了。但是要更进一步的专门学习还是得进一步的学习才好，不能仅
记录学习《手动学习深度学习》这本书的笔记（五）
s478527548的博客
12-16 1300
这一章是循环神经网络，太难了太难了，有很多卡壳的地方理解了好久，比如隐藏层和隐状态的区别、代码的含义（为此专门另写了一篇）、梯度计算相关（
吴恩达深度学习笔记：深度学习引言1.1-1.5
weixin_43597208的博客
03-25 1815
如果你听说过端对端深度学习，你也会在第三门课中了解到更多，进而了解到你是否需要使用它，第三课的资料是相对比较独特的，我 将和你分享。在第一门课中（神经网络和深度学习），你将学习神经网络的基础，你将学习神经网络和深度学习，这门课将持续四周，专项课程中的每门课将持续 2 至 4 周。因此，通过这些课程，你将学习深度学习的这些工具，你将能够去使用它们去做一些神奇的事情，并借此来提升你的职业生涯。举个例子：你分割数据的方式，分割成训练集、比较集或改变的验证集，以及测试集合，改变了深度学习的错误。
深度学习期末复习
weixin_44801852的博客
07-04 6200
学期内容回顾 一、人工智能的概念，发展历程及每个历程的特点和代表性理论或算法，或主要驱动力 二、人工神经网络ANN的前向传播计算和误差反向回传原理 三、卷积神经网络CNN的前向传播计算和误差反向回传原理 注意对比分析ANN与CNN的相同之处和不同之处，深入理解卷积运算的概念和本质 掌握卷积后的特征图尺寸的计算方法 四、神经网络优化 掌握常见激活函数 了解权值初始化的技术 理解训练神经网络的优化技术：SGD，Momentum，Adagrad， RMSProp，Adam等 五、深入理解各种类型的卷积操作 NiN
记录学习过程中的疑问和解决方案，不断提高自己
阿贵的博客
05-24 690
常常遇到自己以前遇到过的技术问题，虽然之前解决了，但时间一长就忘记了，记录博客是个好习惯，可以节省很多时间。 每天都有输入和输出才是最有效率的学习方式，也希望通过记录博客督促自己抓紧学习，努力转变，成为互联网行业的技术人才。
数据分析的学习经历
weixin_34227447的博客
08-30 301
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
pandas 学习点滴记录
wuanwujie的博客
05-22 351
--1.统计某列或者某行数据元素的个数 #统计第0列元素的值的个数 zero_col_count = dict(df[0].value_counts()) #统计第3行元素的值的个数 three_row_count = dict(df.loc[3].value_counts()) --H1-- 123
数据分析与深度学习总结
helloworld_Fly的博客
11-01 4541
上一篇博客已经是10月11日写的了，过了大半个月，没有坚持将学习内容总结记录，需要调整！ 回顾十月剩下二十多天的时间，完成了三个计划： 1.将Udacity数据分析入门剩余课程结束。 2.在kaggle学习和实战，翻译文章《titantic data analysis》 3.学习吴恩达在网易云公开课上的前两部分课程。 1.Udacity数据分析入门第二部分（numpy和panda
python数据分析学习篇（三）
qq_39577827的博客
02-04 316
python基本语法 输入与输出 name = "what's your name?" print(name) sum = 100 print(sum) 判断语句if……else if score >= 80: print("good"） else： print("you can do better") 循环语句：for……in sum = 0 for i in range(...
数据分析的过程包括哪些步骤？
CDA数据分析师
11-27 3180
大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。 设计数据分析方案 我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开...
数据分析的标准流程，基本划分为哪几步？
多智时代的博客
04-01 2万+
独自工作，将深奥的公式应用于大量的数据搜索从而得到有用的见解。但这还仅仅是一个过程中的一个步骤。数据分析本身不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。数据科学家必须构建产品，让组织中的每个人更好地使用数据,，使每个部门和各级都能用数据驱动决策。 数据价值链是对自动收集产品，清洗和分析数据的捕获，通过仪表板或报告来提供信息和预测。自动化进行分析，而且数据科学家可以在改进工作与业务模型，提高预测精度。...
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）
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大数据
07-29 10万+
导读：本文是近年来不同行业、不同领域的大数据公司的一些经典案例总结。尽管有些已经是几年前的案例，但其中的深层逻辑对于未来仍有启发。本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发...
深度学习笔记（八）：目标检测性能评价指标（mAP、IOU..）
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07-26 5万+
一、mAP 　　这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 　　1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；...
卸载一切和深度学习有关的东西
最新发布
12-30
### 卸载深度学习相关的所有软件及其依赖 为了彻底清除与深度学习有关的所有组件，包括但不限于Anaconda、PyCharm以及特定库如TensorFlow和Matplotlib，需执行一系列操作来确保无残留文件或路径影响后续开发环境。 ...
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