1.GraphQL实践:从零搭建API数据查询系统4.1 DataLoader缓存机制 通过批量加载和缓存机制,N+1查询问题优化效果对比: const productLoader = new DataLoader(async (ids) => { const products = await db.products.find({ _id: { $in: ids } }); return ids.map(id => products.find(p => p.id === id)); https://www.jianshu.com/p/9babc427443e

2.pytorch导包Dataloader失败原因pytorch导包Dataloader失败原因 pytorch中导入’Dataloader’失败。 报错: ImportError: cannot import name ‘Dataloader’ from ‘torch.utils.data’ (C:\Users\sq\anaconda3\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\torch\utils\data_init_.py) 解决方案:https://blog.csdn.net/miracle1114/article/details/121844519

3.内部干货基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优○昇腾910B内部集成了HBM2.0内存,它是一种用于高带宽、低延迟计算的高速内存,特别适合于深度学习等AI计算任务。HBM2.0内存拥有远超DDR4的带宽,使得它能处理大规模并行计算中频繁访问的数据,显著提高了内存带宽的效率,尤其是在需要大量数据交换的深度学习模型中。 https://developer.aliyun.com/article/1650438

4.使用huggingface的PEFT库在千问2基础上进行Lora指令微调4.43.4 导入相关包 在项目开始,需要导入相关包 登陆后复制1 2 3 4 登陆后复制fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,DataCollatorForSeq2Seq,Trainer,TrainingArguments fromdatasetsimportload_dataset frompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_model https://www.xzxkjd.com/mianyangredian/2075.html

5.pytorch怎么导入自己的包pytorch导入自己的数据集接下来是把数据导入,首先要进行transforms,然后使用ImageFolder加载数据,再用Dataloader进行打包,此时文件夹名就是target data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(32),#等比缩放,最短边为32 transforms.CenterCrop(32),#从中间切出32*32的图片 https://blog.51cto.com/u_16099253/10434258

6.笔记5:TensorDatasetDataLoader及数据集划分pbc的成长之路(torch.float32) test_y = torch.from_numpy(test_y).type(torch.float32) train_ds = TensorDataset(train_x, train_y) train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size = batch_size, shuffle = True) test_ds = TensorDataset(test_x, test_y) test_dl = DataLoader(test_ds, batch_size = batch_https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14333299.html

7.PyTorch技术点整理OSCHINA(root='mnist', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=False) train_loader = data_utils.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = data_utils.DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True) class CNN(torch.nn.Module): def __init__https://my.oschina.net/u/3768341/blog/5420037

8.深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)相比与使用jar包路径作为路径的方式,如果使用war作为路径当作参数进行传入 将会调用getWarClassLoader方法来获取其中war包中的所有jar的URL创建一个URLClassLoader进行返回 在这个方法中有几个关键步骤 需要提取war包中的jar文件 创建一个临时文件夹存放提取的所有jar包 https://www.sec-in.com/article/2069

9.训练推理示例说明首先,我们需要Paddle Inference预测库用于模型推理部署。这里下载2.0.0版本的用于x86 cpu的预测库: wget https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.0.0-cpu-avx-mkl/paddle_inference.tgz 下载预测样例包? 下载预测样例代码包: wget https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/lenet_demo.tgz 其中,https://www.paddlepaddle.org.cn/lite/v2.6/introduction/training_to_deployment.html

10.DGL安装教程DGL安装教程本文是图神经网络常用Python包DGL(Deep注意在能够正常使用之前还需要安装psutil包,否则就会报如下错误: Traceback(most recent call last):File"hello.py", line1, in <module>importdgl.dataFile"my_env/envgraph1/lib/python3.8/site-packages/dgl/__init__.py", line25, in <module> https://juejin.cn/post/7176519524290658364