调整reweight

本文详细介绍如何手动及批量调整Ceph集群中OSD的权重,以优化存储资源分配。包括使用ceph osd reweight命令调整单个OSD,以及通过reweight-by-utilization和reweight-by-pg模式批量调整,确保集群空间利用率均衡。

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手动调整

1、首先查看集群的空间利用率统计
ceph osd df tree

2、找到空间利用率较高的OSD,然后逐个进行调整
ceph osd reweight {osd_numeric_id} {reweight}
上述命令中各个参数含义如下:
osd_numeric_id:OSD对应的数字ID
reweight:待设置的OSD的reweight。reweight取值越小,将使更多的数据从对应的OSD迁出。

批量调整

目前有两种模式进行批量调整:
1、按照OSD当前空间利用率(reweight-by-utilization);
2、按照PG在OSD之间的分布(reweight-by-pg);
为防止影响前端业务,可以先测试执行下面命令后,将会触发PG迁移数量的相关统计(以下都以reweight-by-utilization相关命令为例进行说明),以方便规划进行调整的时机:
ceph osd test-reweight-by-utilization {overload} {max_change} {max_osds} {–no-increasing}

overload:当且仅当OSD的空间利用率大于等于集群平均空间利用率的overload/100时,调整其reweight

max_change:每次调整reweight的最大幅度,即调整上限。实际每个OSD调整幅度取决于自身空间利用率与集群平均空间利用率的偏离程度—偏离越多,则调整幅度越大,反之则调整幅度越小

max_osds:每次至多调整的OSD数目

–no-increasing:如果携带,则从不将reweight进行上调(上调指将当前underload的OSD权重调大,让其分担更多的PG);如果不携带,至多将OSD的reweight调整至1

### 特征重加权在YOLO中的应用 为了提升小样本目标检测的效果,在YOLO模型中引入特征重加权机制能够有效增强模型对于不同类别物体的区分能力[^1]。具体来说,可以通过调整网络层输出特征图的重要性权重来实现这一点。 #### 方法一:基于通道注意力机制的特征重加权 一种常见的方式是在YOLO架构中加入SENet(Squeeze-and-Excitation Networks),通过学习各个通道之间的依赖关系来自适应地分配不同的权重给每个通道上的特征响应。这样可以使模型更加关注那些有助于分类的关键区域。 ```python import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) # 将 SE 层嵌入到 YOLO 的 backbone 或 neck 部分 ``` #### 方法二:自定义损失函数中的样本权重调节 另一种方法是对训练过程中产生的预测框赋予不同程度的信任度评分,并据此修改最终计算得到的总损失值。这种方法允许系统根据实际场景需求灵活调整各类别间的相对重要性。 ```python def weighted_loss(pred_boxes, true_boxes, weights): loss = (pred_boxes - true_boxes)**2 weighted_loss = loss * weights.unsqueeze(-1) return weighted_loss.mean() # 在训练循环内调用该函数并传入适当设定好的 weight 向量即可完成特征重加权操作 ``` 这两种策略都可以帮助提高YOLO模型处理少样本情况下的表现,尤其是在面对新类别时能更快更好地收敛于理想解。
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