CUDA共享內(nèi)存優(yōu)化：提升PyTorch張量操作效率 在深度學(xué)習模型日益復(fù)雜的今天，一個看似簡單的矩陣乘法可能涉及數(shù)億次浮點運算。當我們在 PyTorch 中寫下 z torch.mm(x, y) 時，背后是數(shù)千個 GPU 線程并行協(xié)作的精密舞蹈。然而，真正決…

前言 熟練掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，有助于排查解決問題。 tail 實時監(jiān)控 對于大文件，cat 會導(dǎo)致屏幕刷屏，還容易把終端卡死。 # -f (follow)：實時追加顯示文件尾部內(nèi)容 tail -f logs/application.log# 只…

在 WebGIS 開發(fā)中，空間分析與數(shù)據(jù)可視化是密不可分的 ——Turf.js 能高效完成面積計算、長度統(tǒng)計、空間分布等核心分析，但分析結(jié)果需要直觀的圖表展示才能發(fā)揮價值。ECharts 作為國內(nèi)最主流的數(shù)據(jù)可視化庫，支持柱狀圖、熱力圖、折線圖等多種圖…

背景 目前使用的Jenkins 版本2.289.3 很舊了，運行在Cenos6上。本次升級操作系統(tǒng)，升級新版Jenkins 2.528.3 LTS。為啟用“參數(shù)化構(gòu)建”功能，支持自由風格使用tag發(fā)版做準備。 參見：配置Jenkins使用tag發(fā)布 文檔 官方安裝文檔 環(huán)…

HuggingFace Trainer自定義訓(xùn)練循環(huán)：超越默認封裝 在深度學(xué)習的實際項目中，我們常常會遇到這樣的場景：一個基于 BERT 的文本分類模型已經(jīng)用 Trainer 快速跑通了 baseline，但接下來想要引入對比學(xué)習增強語義表示、或者同時微調(diào)多個…

Docker Prune清理系統(tǒng)：釋放PyTorch構(gòu)建產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù) 在現(xiàn)代AI開發(fā)中，一個看似不起眼的問題卻常常讓工程師措手不及——明明剛換的硬盤，怎么跑幾個模型訓(xùn)練任務(wù)就滿了？尤其是在使用 PyTorch-CUDA 鏡像進行深度學(xué)習項目時&#xf…

GitHub Projects 項目管理：高效追蹤 PyTorch 功能開發(fā)進度 在深度學(xué)習項目日益復(fù)雜的今天，一個常見的困境是：代碼跑通了，但團隊卻“卡”在協(xié)作上。環(huán)境不一致、任務(wù)不透明、進度難追蹤——這些問題往往比模型調(diào)參更耗時。尤其是在…

CNN空洞卷積實現(xiàn)：PyTorch中atrous convolution應(yīng)用 在處理語義分割、醫(yī)學(xué)圖像分析這類需要高分辨率輸出的任務(wù)時，我們常面臨一個棘手的矛盾：如何在不犧牲空間細節(jié)的前提下，讓網(wǎng)絡(luò)“看到”更大范圍的上下文？傳統(tǒng)做法是堆…