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RSS订阅原创 服务器跑pytorch代码，GPU显存正常但是利用率为0？
CPU 瓶颈：设置过高的 num_workers 可能导致 CPU 资源过度竞争，尤其是在数据加载和预处理过程中。IO 瓶颈：过多的 num_workers 也可能导致 IO 资源的竞争，尤其是在从磁盘读取数据时。如果系统 IO 能力有限，设置过多的 num_workers 可能会导致数据读取速度受限，进而影响到 GPU 的数据获取速度。系统资源竞争：除了 CPU 和 IO，过高的 num_workers 还可能导致系统内存和其他资源的竞争，从而影响整体系统的稳定性和性能。
2023-12-13 12:50:49
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原创 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported
你可以在运行脚本之前设置这个环境变量来启用CUDA的同步错误检测。这样可以使得CUDA错误被立即报告，并且堆栈跟踪是正确的，有助于更好地进行调试。确保你正在使用的CUDA版本与PyTorch版本兼容。确保你的设备索引值在正确的范围内。所以进一步认为：总不能是代码识别不到那些卡之类的原因？一开始这状态是没有这左边的2的，加了下面那行代码才是下图的状态——明明有8个卡，只是gpu = 3为什么一直报这个错？确认你的系统中有多少个可用的CUDA设备。有大佬知道为什么吗？为什么又突然可以在第三张卡运行了？
2023-10-27 21:13:26
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原创 Python使用openpyxl操作excel文件：某一列为数学公式
想要获取公式计算后的结果而不仅仅是公式本身，可以使用openpyxl库中的data_only参数来加载Excel文件。该参数将强制Excel加载已经计算过的值，而不是公式。这样，当我们读取单元格的值时，将会获取到公式计算后的结果。
2023-10-17 20:17:50
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原创 windows下使用Anaconda Prompt安装软件包，报Permission deny的解决方法
在文件属性里面设置安全权限失败的前提下，解决的直接方法是：以管理员身份运行
2023-10-17 16:35:22
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原创 anaconda navigator一直卡在adding featured channels界面
anaconda navigator一直卡在adding featured channels界面，试了无数个方法，网上各种方法都没法解决，比如断网挂梯子之类的。删除C:\Users\你的用户名\.condarc文件重新启动，问题解决。
2023-08-29 13:21:41
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原创 文献阅读：MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis
文献阅读：MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis
2023-03-14 15:43:39
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原创 文献阅读：Unsupervised Label Noise Modeling and Loss Correction
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2023-03-14 15:03:47
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原创 ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
2023-01-10 15:23:31
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原创 Incremental Event Detection via Knowledge Consolidation Networks
Incremental Event Detection via Knowledge Consolidation Networks
2022-12-16 18:09:45
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原创 文献阅读：On Learning Contrastive Representations for Learning with Noisy Labels
文献阅读：On Learning Contrastive Representations for Learning with Noisy Labels
2022-11-19 21:01:53
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原创 文献阅读：PNP: Robust Learning from Noisy Labels by Probabilistic Noise Prediction
文献阅读：PNP: Robust Learning from Noisy Labels by Probabilistic Noise Prediction
2022-10-24 15:00:11
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原创 文献阅读：Instance-Dependent Label-Noise Learning with Manifold-Regularized Transition Matrix Estimation
文献阅读：Instance-Dependent Label-Noise Learning with Manifold-Regularized Transition Matrix Estimation
2022-10-22 22:44:24
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原创 文献阅读：Noise Is Also Useful: Negative Correlation-Steered Latent Contrastive Learning
文献阅读：Noise Is Also Useful: Negative Correlation-Steered Latent Contrastive Learning
2022-10-22 21:47:43
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原创 文献阅读：Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection
文献阅读：Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection
2022-10-20 21:48:11
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原创 文献阅读：Unified Contrastive Learning in Image-Text-Label Space
文献阅读：Unified Contrastive Learning in Image-Text-Label Space
2022-10-20 12:54:50
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原创 文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels
文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels
2022-10-20 11:07:57
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