集成Super内存池,简化项目内存管理

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0 下载量 47 浏览量 更新于2024-11-06 收藏 7KB RAR 举报
资源摘要信息:"Super-memory-pool.rar_super_内存池" 标题中的知识点: 标题中的“Super-memory-pool.rar_super_内存池”表明这是一个关于内存池技术的压缩包文件,可能包含了实现内存池机制的源代码或库文件。内存池是一种高效分配和管理内存的技术,它预先分配一块较大的内存空间作为“池”,然后从中分出小块内存供程序使用。这种机制可以减少内存分配和释放的次数,从而提高程序的性能,尤其是在频繁进行内存操作的应用中效果显著。内存池可以减少内存碎片,避免内存泄漏,并且可以提高内存分配的速度。 描述中的知识点: 描述指出,将四个文件放入到项目工程中并编译后,内存池将接管程序中的NEW和DELETE操作。NEW和DELETE是C++语言中进行动态内存分配和释放的关键字。在标准情况下,它们使用操作系统的堆内存管理。然而,使用内存池技术可以替换这些标准操作,使得内存分配更加高效。这种替换通常是通过重载操作符NEW和DELETE来实现的,从而在程序中使用内存池进行内存分配和管理。内存池的使用可以避免标准堆操作的性能开销,如内存碎片和内存泄漏问题,并且可以定制内存分配策略以满足特定的性能需求。 标签中的知识点: 标签“super 内存池”简洁明了地指出这个压缩包文件与“super”内存池技术相关。这里的“super”可能表示这个内存池技术拥有超越常规内存池的特性和性能优势,比如更加高级的内存管理策略、更好的资源利用率或者特定场景下的性能优化。 压缩包子文件的文件名称列表: VC_ini_2.txt:这个文件可能是一个配置文件,包含一些初始化设置或者参数配置,用于在编译时设置内存池的相关参数。文件名中的“VC”可能表示这些配置是针对Visual C++编译器的,而“ini”暗示这是一个初始化文件或配置文件。 Super memory pool:这个文件很可能包含了实现内存池核心逻辑的源代码文件,文件名直接表明了其功能。它可能是用C++或其他支持内存操作的编程语言编写的,提供了内存池的接口和内部实现机制。程序中其他模块会通过这个文件中定义的接口与内存池交互。 总结: 内存池技术是一种高效的内存管理技术,它通过预先分配一块内存,并在其中管理内存的申请和释放,可以提升内存操作的效率,减少内存碎片和泄漏等问题。在实际开发中,通过引入内存池技术,开发者可以更高效地管理内存资源,尤其是在高性能计算、实时系统或者资源受限的环境中,内存池可以显著提升程序性能和稳定性。在这个例子中,通过将特定的文件集成到项目工程中,内存池能够接管标准的内存分配操作,提供一种更加优化和可控的内存管理方式。

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

2023-05-30 上传