整合營(yíng)銷服務(wù)商

          電腦端+手機(jī)端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理

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          前端技術(shù)進(jìn)階:用瀏覽器來(lái)斷點(diǎn)調(diào)式

          前端自從出現(xiàn)了MVVM架構(gòu)之后,一直火爆到現(xiàn)在,據(jù)說(shuō)阿里巴巴當(dāng)時(shí)不管有用沒(méi)用的前端都招過(guò)來(lái)了,說(shuō)實(shí)在不管是vue、還是react他們的核心語(yǔ)言也是JavaScript,而技術(shù)的進(jìn)階的話還是要看基本功就是對(duì)JavaScript的了解程度,所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)一些程序編程大牛,到最后還是會(huì)回頭看JavaScript的基礎(chǔ),因?yàn)榧軜?gòu)可能發(fā)生改變但是原生基礎(chǔ)是改變不了的。

          那么想要深入了解JavaScript的話,就必須對(duì)瀏覽器中的調(diào)式工具應(yīng)用的熟練,瀏覽器中擁有一個(gè)神一樣的調(diào)式工具,這通常是前端程序員進(jìn)階的分水嶺。那就是"斷點(diǎn)調(diào)式",千萬(wàn)別小瞧這個(gè),很多公司通過(guò)一個(gè)項(xiàng)目的bug來(lái)看程序員是如何打斷點(diǎn)并且找到解決方案,來(lái)判斷前端程序員的水平的。
          以chorme瀏覽器調(diào)式為例子:

          快捷鍵F12或者通過(guò)設(shè)置打開開發(fā)者工具看到sources就是斷點(diǎn)調(diào)式的入口

          首先在實(shí)例之前的話我要介紹下斷點(diǎn)的類型:
          普通斷點(diǎn):

          這種藍(lán)色的就是普通的斷點(diǎn)

          條件斷點(diǎn):

          通過(guò)打完斷點(diǎn)之后右鍵選擇Edit Breakpoint...”可以設(shè)置觸發(fā)斷點(diǎn)的條件,就是寫一個(gè)表達(dá)式,表達(dá)式為 true 時(shí)才觸發(fā)斷點(diǎn)。

          斷點(diǎn)要怎么打才合適?
          雖然說(shuō)打斷點(diǎn)的操作是比較簡(jiǎn)單的,但是打斷點(diǎn)到底應(yīng)該如何打呢?通常來(lái)說(shuō)一個(gè)程序擁有bugs時(shí)我們運(yùn)用到斷點(diǎn)是比較多的,比如下圖所示:

          本來(lái)點(diǎn)擊加載更多完之后會(huì)有更多的數(shù)據(jù)

          有經(jīng)驗(yàn)的程序員看到這種情況一般來(lái)說(shuō)要么是后端的接口產(chǎn)生問(wèn)題了,要么自己的ajax出現(xiàn)了問(wèn)題,這個(gè)時(shí)候就可以用斷點(diǎn)進(jìn)行調(diào)式。其實(shí)可以現(xiàn)用postman調(diào)式一下后端的數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)問(wèn)題了,如果后端訪問(wèn)的是正常的,那么基本是我們的前端代碼出現(xiàn)問(wèn)題了。前端點(diǎn)擊無(wú)效果如果細(xì)分的話也有很多因素(選擇器錯(cuò)誤,語(yǔ)法錯(cuò)誤,被選擇的元素是后生成),這些的話,就需要程序員通過(guò)采用console來(lái)配合基本功來(lái)慢慢調(diào)式。最終找到問(wèn)題所在,然后來(lái)改掉bug!

          源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化

          本文約8000字,建議閱讀10+分鐘

          本文是PyTorch常用代碼段合集,涵蓋基本配置、張量處理、模型定義與操作、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與測(cè)試等5個(gè)方面,還給出了多個(gè)值得注意的Tips,內(nèi)容非常全面。


          PyTorch最好的資料是官方文檔。本文是PyTorch常用代碼段,在參考資料[1](張皓:PyTorch Cookbook)的基礎(chǔ)上做了一些修補(bǔ),方便使用時(shí)查閱。

          基本配置

          導(dǎo)入包和版本查詢

          import torch
          
          import torch.nn as nn
          
          import torchvision
          
          print(torch.__version__)
          
          print(torch.version.cuda)
          
          print(torch.backends.cudnn.version())
          
          print(torch.cuda.get_device_name(0))


          可復(fù)現(xiàn)性

          在硬件設(shè)備(CPU、GPU)不同時(shí),完全的可復(fù)現(xiàn)性無(wú)法保證,即使隨機(jī)種子相同。但是,在同一個(gè)設(shè)備上,應(yīng)該保證可復(fù)現(xiàn)性。具體做法是,在程序開始的時(shí)候固定torch的隨機(jī)種子,同時(shí)也把numpy的隨機(jī)種子固定。

          np.random.seed(0)
          
          torch.manual_seed(0)
          
          torch.cuda.manual_seed_all(0)
          
          
          
          
          torch.backends.cudnn.deterministic = True
          
          torch.backends.cudnn.benchmark = False


          顯卡設(shè)置

          如果只需要一張顯卡。

          # Device configuration
          
          device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')


          如果需要指定多張顯卡,比如0,1號(hào)顯卡。

          import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'
          也可以在命令行運(yùn)行代碼時(shí)設(shè)置顯卡:
          CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py
          清除顯存:
          torch.cuda.empty_cache()
          也可以使用在命令行重置GPU的指令:
          nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id]
          張量(Tensor)處理

          張量的數(shù)據(jù)類型

          PyTorch有9種CPU張量類型和9種GPU張量類型。

          張量基本信息

          tensor = torch.randn(3,4,5)print(tensor.type())  # 數(shù)據(jù)類型print(tensor.size())  # 張量的shape,是個(gè)元組print(tensor.dim())   # 維度的數(shù)量


          命名張量

          張量命名是一個(gè)非常有用的方法,這樣可以方便地使用維度的名字來(lái)做索引或其他操作,大大提高了可讀性、易用性,防止出錯(cuò)。

          # 在PyTorch 1.3之前,需要使用注釋
          # Tensor[N, C, H, W]
          images = torch.randn(32, 3, 56, 56)
          images.sum(dim=1)
          images.select(dim=1, index=0)
          
          
          # PyTorch 1.3之后
          NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]
          images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)
          images.sum('C')
          images.select('C', index=0)
          # 也可以這么設(shè)置
          tensor = torch.rand(3,4,1,2,names=('C', 'N', 'H', 'W'))
          # 使用align_to可以對(duì)維度方便地排序
          tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W')
          數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
          # 設(shè)置默認(rèn)類型,pytorch中的FloatTensor遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于DoubleTensor
          
          torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)
          
          
          
          
          # 類型轉(zhuǎn)換
          
          tensor = tensor.cuda()
          
          tensor = tensor.cpu()
          
          tensor = tensor.float()
          
          tensor = tensor.long()


          torch.Tensor與np.ndarray轉(zhuǎn)換

          除了CharTensor,其他所有CPU上的張量都支持轉(zhuǎn)換為numpy格式然后再轉(zhuǎn)換回來(lái)。

          ndarray = tensor.cpu().numpy()
          
          tensor = torch.from_numpy(ndarray).float()
          
          tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy()).float() # If ndarray has negative stride.


          Torch.tensor與PIL.Image轉(zhuǎn)換

          # pytorch中的張量默認(rèn)采用[N, C, H, W]的順序,并且數(shù)據(jù)范圍在[0,1],需要進(jìn)行轉(zhuǎn)置和規(guī)范化
          
          # torch.Tensor -> PIL.Image
          
          image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte().permute(1,2,0).cpu().numpy())
          
          image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor)  # Equivalently way
          
          
          
          
          # PIL.Image -> torch.Tensor
          
          path = r'./figure.jpg'
          
          tensor = torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open(path))).permute(2,0,1).float() / 255
          
          tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(PIL.Image.open(path)) # Equivalently way


          np.ndarray與PIL.Image的轉(zhuǎn)換

          image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype(np.uint8))
          
          ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path))


          從只包含一個(gè)元素的張量中提取值

          value = torch.rand(1).item()
          張量形變
          # 在將卷積層輸入全連接層的情況下通常需要對(duì)張量做形變處理,
          
          # 相比torch.view,torch.reshape可以自動(dòng)處理輸入張量不連續(xù)的情況
          
          
          
          
          tensor = torch.rand(2,3,4)
          
          shape = (6, 4)
          
          tensor = torch.reshape(tensor, shape)


          打亂順序

          tensor = tensor[torch.randperm(tensor.size(0))]  # 打亂第一個(gè)維度
          水平翻轉(zhuǎn)
          # pytorch不支持tensor[::-1]這樣的負(fù)步長(zhǎng)操作,水平翻轉(zhuǎn)可以通過(guò)張量索引實(shí)現(xiàn)
          
          # 假設(shè)張量的維度為[N, D, H, W].
          
          
          
          
          tensor = tensor[:,:,:,torch.arange(tensor.size(3) - 1, -1, -1).long()]


          復(fù)制張量

          # Operation                 |  New/Shared memory | Still in computation graph |
          tensor.clone()            # |        New         |          Yes               |
          tensor.detach()           # |      Shared        |          No                |
          tensor.detach.clone()()   # |        New         |          No                |
          張量拼接
          '''
          
          注意torch.cat和torch.stack的區(qū)別在于torch.cat沿著給定的維度拼接,
          
          而torch.stack會(huì)新增一維。例如當(dāng)參數(shù)是3個(gè)10x5的張量,torch.cat的結(jié)果是30x5的張量,
          
          而torch.stack的結(jié)果是3x10x5的張量。
          
          '''
          
          tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)
          
          tensor = torch.stack(list_of_tensors, dim=0)


          將整數(shù)標(biāo)簽轉(zhuǎn)為one-hot編碼

          # pytorch的標(biāo)記默認(rèn)從0開始
          
          tensor = torch.tensor([0, 2, 1, 3])
          
          N = tensor.size(0)
          
          num_classes = 4
          
          one_hot = torch.zeros(N, num_classes).long()
          
          one_hot.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long())


          得到非零元素

          torch.nonzero(tensor)               # index of non-zero elements
          
          torch.nonzero(tensor==0)            # index of zero elements
          
          torch.nonzero(tensor).size(0)       # number of non-zero elements
          
          torch.nonzero(tensor == 0).size(0)  # number of zero elements


          判斷兩個(gè)張量相等

          torch.allclose(tensor1, tensor2)  # float tensor
          
          torch.equal(tensor1, tensor2)     # int tensor


          張量擴(kuò)展

          # Expand tensor of shape 64*512 to shape 64*512*7*7.
          
          tensor = torch.rand(64,512)
          
          torch.reshape(tensor, (64, 512, 1, 1)).expand(64, 512, 7, 7)


          矩陣乘法

          # Matrix multiplcation: (m*n) * (n*p) * -> (m*p).
          
          result = torch.mm(tensor1, tensor2)
          
          
          
          
          # Batch matrix multiplication: (b*m*n) * (b*n*p) -> (b*m*p)
          
          result = torch.bmm(tensor1, tensor2)
          
          
          
          
          # Element-wise multiplication.
          
          result = tensor1 * tensor2


          計(jì)算兩組數(shù)據(jù)之間的兩兩歐式距離

          利用廣播機(jī)制

          dist = torch.sqrt(torch.sum((X1[:,None,:] - X2) ** 2, dim=2))


          模型定義和操作

          一個(gè)簡(jiǎn)單兩層卷積網(wǎng)絡(luò)的示例:

          # convolutional neural network (2 convolutional layers)
          
          class ConvNet(nn.Module):
          
              def __init__(self, num_classes=10):
          
                  super(ConvNet, self).__init__()
          
                  self.layer1 = nn.Sequential(
          
                      nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
          
                      nn.BatchNorm2d(16),
          
                      nn.ReLU(),
          
                      nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
          
                  self.layer2 = nn.Sequential(
          
                      nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
          
                      nn.BatchNorm2d(32),
          
                      nn.ReLU(),
          
                      nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
          
                  self.fc = nn.Linear(7*7*32, num_classes)
          
          
          
          
              def forward(self, x):
          
                  out = self.layer1(x)
          
                  out = self.layer2(out)
          
                  out = out.reshape(out.size(0), -1)
          
                  out = self.fc(out)
          
                  return out
          
          
          
          
          model = ConvNet(num_classes).to(device)


          卷積層的計(jì)算和展示可以用這個(gè)網(wǎng)站輔助。

          雙線性匯合(bilinear pooling)

          X = torch.reshape(N, D, H * W)                        # Assume X has shape N*D*H*W
          
          X = torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W)  # Bilinear pooling
          
          assert X.size() == (N, D, D)
          
          X = torch.reshape(X, (N, D * D))
          
          X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5)   # Signed-sqrt normalization
          
          X = torch.nn.functional.normalize(X)                  # L2 normalization


          多卡同步 BN(Batch normalization)

          當(dāng)使用 torch.nn.DataParallel 將代碼運(yùn)行在多張 GPU 卡上時(shí),PyTorch 的 BN 層默認(rèn)操作是各卡上數(shù)據(jù)獨(dú)立地計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差,同步 BN 使用所有卡上的數(shù)據(jù)一起計(jì)算 BN 層的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,緩解了當(dāng)批量大小(batch size)比較小時(shí)對(duì)均值和標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)不準(zhǔn)的情況,是在目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中一個(gè)有效的提升性能的技巧。

          sync_bn = torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, 
          
                                           eps=1e-05, 
          
                                           momentum=0.1, 
          
                                           affine=True, 
          
                                           track_running_stats=True)


          將已有網(wǎng)絡(luò)的所有BN層改為同步BN層

          def convertBNtoSyncBN(module, process_group=None):
          
              '''Recursively replace all BN layers to SyncBN layer.
          
          
          
          
              Args:
          
                  module[torch.nn.Module]. Network
          
              '''
          
              if isinstance(module, torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm):
          
                  sync_bn = torch.nn.SyncBatchNorm(module.num_features, module.eps, module.momentum, 
          
                                                   module.affine, module.track_running_stats, process_group)
          
                  sync_bn.running_mean = module.running_mean
          
                  sync_bn.running_var = module.running_var
          
                  if module.affine:
          
                      sync_bn.weight = module.weight.clone().detach()
          
                      sync_bn.bias = module.bias.clone().detach()
          
                  return sync_bn
          
              else:
          
                  for name, child_module in module.named_children():
          
                      setattr(module, name) = convert_syncbn_model(child_module, process_group=process_group))
          
                  return module


          類似 BN 滑動(dòng)平均

          如果要實(shí)現(xiàn)類似 BN 滑動(dòng)平均的操作,在 forward 函數(shù)中要使用原地(inplace)操作給滑動(dòng)平均賦值。

          class BN(torch.nn.Module)
          
              def __init__(self):
          
                  ...
          
                  self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features))
          
          
          
          
              def forward(self, X):
          
                  ...
          
                  self.running_mean += momentum * (current - self.running_mean)


          計(jì)算模型整體參數(shù)量

          num_parameters = sum(torch.numel(parameter) for parameter in model.parameters())
          查看網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)

          可以通過(guò)model.state_dict()或者model.named_parameters()函數(shù)查看現(xiàn)在的全部可訓(xùn)練參數(shù)(包括通過(guò)繼承得到的父類中的參數(shù))

          params = list(model.named_parameters())
          
          (name, param) = params[28]
          
          print(name)
          
          print(param.grad)
          
          print('-------------------------------------------------')
          
          (name2, param2) = params[29]
          
          print(name2)
          
          print(param2.grad)
          
          print('----------------------------------------------------')
          
          (name1, param1) = params[30]
          
          print(name1)
          
          print(param1.grad)


          模型可視化(使用pytorchviz)

          szagoruyko/pytorchvizgithub.com
          類似 Keras 的 model.summary() 輸出模型信息,使用pytorch-summary。
          sksq96/pytorch-summarygithub.com
          模型權(quán)重初始化

          注意 model.modules() 和 model.children() 的區(qū)別:model.modules() 會(huì)迭代地遍歷模型的所有子層,而 model.children() 只會(huì)遍歷模型下的一層。

          # Common practise for initialization.
          
          for layer in model.modules():
          
              if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):
          
                  torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out',
          
                                                nonlinearity='relu')
          
                  if layer.bias is not None:
          
                      torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)
          
              elif isinstance(layer, torch.nn.BatchNorm2d):
          
                  torch.nn.init.constant_(layer.weight, val=1.0)
          
                  torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)
          
              elif isinstance(layer, torch.nn.Linear):
          
                  torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight)
          
                  if layer.bias is not None:
          
                      torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)
          
          
          
          
          # Initialization with given tensor.
          
          layer.weight = torch.nn.Parameter(tensor)


          提取模型中的某一層

          modules()會(huì)返回模型中所有模塊的迭代器,它能夠訪問(wèn)到最內(nèi)層,比如self.layer1.conv1這個(gè)模塊,還有一個(gè)與它們相對(duì)應(yīng)的是name_children()屬性以及named_modules(),這兩個(gè)不僅會(huì)返回模塊的迭代器,還會(huì)返回網(wǎng)絡(luò)層的名字。

          # 取模型中的前兩層
          
          new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] 
          
          # 如果希望提取出模型中的所有卷積層,可以像下面這樣操作:
          
          for layer in model.named_modules():
          
              if isinstance(layer[1],nn.Conv2d):
          
                   conv_model.add_module(layer[0],layer[1])


          部分層使用預(yù)訓(xùn)練模型

          注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel,則當(dāng)前的模型也需要是:

          model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False)


          將在 GPU 保存的模型加載到 CPU

          model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))


          導(dǎo)入另一個(gè)模型的相同部分到新的模型

          模型導(dǎo)入?yún)?shù)時(shí),如果兩個(gè)模型結(jié)構(gòu)不一致,則直接導(dǎo)入?yún)?shù)會(huì)報(bào)錯(cuò)。用下面方法可以把另一個(gè)模型的相同的部分導(dǎo)入到新的模型中。

          # model_new代表新的模型
          
          # model_saved代表其他模型,比如用torch.load導(dǎo)入的已保存的模型
          
          model_new_dict = model_new.state_dict()
          
          model_common_dict = {k:v for k, v in model_saved.items() if k in model_new_dict.keys()}
          
          model_new_dict.update(model_common_dict)
          
          model_new.load_state_dict(model_new_dict)


          數(shù)據(jù)處理

          計(jì)算數(shù)據(jù)集的均值和標(biāo)準(zhǔn)差

          import os
          
          import cv2
          
          import numpy as np
          
          from torch.utils.data import Dataset
          
          from PIL import Image
          
          
          
          
          
          
          
          def compute_mean_and_std(dataset):
          
              # 輸入PyTorch的dataset,輸出均值和標(biāo)準(zhǔn)差
          
              mean_r = 0
          
              mean_g = 0
          
              mean_b = 0
          
          
          
          
              for img, _ in dataset:
          
                  img = np.asarray(img) # change PIL Image to numpy array
          
                  mean_b += np.mean(img[:, :, 0])
          
                  mean_g += np.mean(img[:, :, 1])
          
                  mean_r += np.mean(img[:, :, 2])
          
          
          
          
              mean_b /= len(dataset)
          
              mean_g /= len(dataset)
          
              mean_r /= len(dataset)
          
          
          
          
              diff_r = 0
          
              diff_g = 0
          
              diff_b = 0
          
          
          
          
              N = 0
          
          
          
          
              for img, _ in dataset:
          
                  img = np.asarray(img)
          
          
          
          
                  diff_b += np.sum(np.power(img[:, :, 0] - mean_b, 2))
          
                  diff_g += np.sum(np.power(img[:, :, 1] - mean_g, 2))
          
                  diff_r += np.sum(np.power(img[:, :, 2] - mean_r, 2))
          
          
          
          
                  N += np.prod(img[:, :, 0].shape)
          
          
          
          
              std_b = np.sqrt(diff_b / N)
          
              std_g = np.sqrt(diff_g / N)
          
              std_r = np.sqrt(diff_r / N)
          
          
          
          
              mean = (mean_b.item() / 255.0, mean_g.item() / 255.0, mean_r.item() / 255.0)
          
              std = (std_b.item() / 255.0, std_g.item() / 255.0, std_r.item() / 255.0)
          
              return mean, std


          得到視頻數(shù)據(jù)基本信息

          import cv2
          
          video = cv2.VideoCapture(mp4_path)
          
          height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
          
          width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
          
          num_frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
          
          fps = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
          
          video.release()


          TSN 每段(segment)采樣一幀視頻

          K = self._num_segments
          
          if is_train:
          
              if num_frames > K:
          
                  # Random index for each segment.
          
                  frame_indices = torch.randint(
          
                      high=num_frames // K, size=(K,), dtype=torch.long)
          
                  frame_indices += num_frames // K * torch.arange(K)
          
              else:
          
                  frame_indices = torch.randint(
          
                      high=num_frames, size=(K - num_frames,), dtype=torch.long)
          
                  frame_indices = torch.sort(torch.cat((
          
                      torch.arange(num_frames), frame_indices)))[0]
          
          else:
          
              if num_frames > K:
          
                  # Middle index for each segment.
          
                  frame_indices = num_frames / K // 2
          
                  frame_indices += num_frames // K * torch.arange(K)
          
              else:
          
                  frame_indices = torch.sort(torch.cat((                              
          
                      torch.arange(num_frames), torch.arange(K - num_frames))))[0]
          
          assert frame_indices.size() == (K,)
          
          return [frame_indices[i] for i in range(K)]


          常用訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)預(yù)處理

          其中 ToTensor 操作會(huì)將 PIL.Image 或形狀為 H×W×D,數(shù)值范圍為 [0, 255] 的 np.ndarray 轉(zhuǎn)換為形狀為 D×H×W,數(shù)值范圍為 [0.0, 1.0] 的 torch.Tensor。

          train_transform = torchvision.transforms.Compose([
          
              torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size=224,
          
                                                       scale=(0.08, 1.0)),
          
              torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
          
              torchvision.transforms.ToTensor(),
          
              torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406),
          
                                               std=(0.229, 0.224, 0.225)),
          
           ])
          
           val_transform = torchvision.transforms.Compose([
          
              torchvision.transforms.Resize(256),
          
              torchvision.transforms.CenterCrop(224),
          
              torchvision.transforms.ToTensor(),
          
              torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406),
          
                                               std=(0.229, 0.224, 0.225)),
          
          ])


          模型訓(xùn)練和測(cè)試

          分類模型訓(xùn)練代碼

          # Loss and optimizer
          
          criterion = nn.CrossEntropyLoss()
          
          optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
          
          
          
          
          # Train the model
          
          total_step = len(train_loader)
          
          for epoch in range(num_epochs):
          
              for i ,(images, labels) in enumerate(train_loader):
          
                  images = images.to(device)
          
                  labels = labels.to(device)
          
          
          
          
                  # Forward pass
          
                  outputs = model(images)
          
                  loss = criterion(outputs, labels)
          
          
          
          
                  # Backward and optimizer
          
                  optimizer.zero_grad()
          
                  loss.backward()
          
                  optimizer.step()
          
          
          
          
                  if (i+1) % 100 == 0:
          
                      print('Epoch: [{}/{}], Step: [{}/{}], Loss: {}'
          
                            .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))


          分類模型測(cè)試代碼

          # Test the model
          
          model.eval()  # eval mode(batch norm uses moving mean/variance 
          
                        #instead of mini-batch mean/variance)
          
          with torch.no_grad():
          
              correct = 0
          
              total = 0
          
              for images, labels in test_loader:
          
                  images = images.to(device)
          
                  labels = labels.to(device)
          
                  outputs = model(images)
          
                  _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
          
                  total += labels.size(0)
          
                  correct += (predicted == labels).sum().item()
          
          
          
          
              print('Test accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'
          
                    .format(100 * correct / total))


          自定義loss

          繼承torch.nn.Module類寫自己的loss。

          class MyLoss(torch.nn.Moudle):
          
              def __init__(self):
          
                  super(MyLoss, self).__init__()
          
          
          
          
              def forward(self, x, y):
          
                  loss = torch.mean((x - y) ** 2)
          
                  return loss


          標(biāo)簽平滑(label smoothing)

          寫一個(gè)label_smoothing.py的文件,然后在訓(xùn)練代碼里引用,用LSR代替交叉熵?fù)p失即可。label_smoothing.py內(nèi)容如下:

          import torch
          
          import torch.nn as nn
          
          
          
          
          
          
          
          class LSR(nn.Module):
          
          
          
          
              def __init__(self, e=0.1, reduction='mean'):
          
                  super().__init__()
          
          
          
          
                  self.log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
          
                  self.e = e
          
                  self.reduction = reduction
          
          
          
          
              def _one_hot(self, labels, classes, value=1):
          
                  """
          
                      Convert labels to one hot vectors
          
          
          
          
                  Args:
          
                      labels: torch tensor in format [label1, label2, label3, ...]
          
                      classes: int, number of classes
          
                      value: label value in one hot vector, default to 1
          
          
          
          
                  Returns:
          
                      return one hot format labels in shape [batchsize, classes]
          
                  """
          
          
          
          
                  one_hot = torch.zeros(labels.size(0), classes)
          
          
          
          
                  #labels and value_added  size must match
          
                  labels = labels.view(labels.size(0), -1)
          
                  value_added = torch.Tensor(labels.size(0), 1).fill_(value)
          
          
          
          
                  value_added = value_added.to(labels.device)
          
                  one_hot = one_hot.to(labels.device)
          
          
          
          
                  one_hot.scatter_add_(1, labels, value_added)
          
          
          
          
                  return one_hot
          
          
          
          
              def _smooth_label(self, target, length, smooth_factor):
          
                  """convert targets to one-hot format, and smooth
          
                  them.
          
                  Args:
          
                      target: target in form with [label1, label2, label_batchsize]
          
                      length: length of one-hot format(number of classes)
          
                      smooth_factor: smooth factor for label smooth
          
          
          
          
                  Returns:
          
                      smoothed labels in one hot format
          
                  """
          
                  one_hot = self._one_hot(target, length, value=1 - smooth_factor)
          
                  one_hot += smooth_factor / (length - 1)
          
          
          
          
                  return one_hot.to(target.device)
          
          
          
          
              def forward(self, x, target):
          
          
          
          
                  if x.size(0) != target.size(0):
          
                      raise ValueError('Expected input batchsize ({}) to match target batch_size({})'
          
                              .format(x.size(0), target.size(0)))
          
          
          
          
                  if x.dim() < 2:
          
                      raise ValueError('Expected input tensor to have least 2 dimensions(got {})'
          
                              .format(x.size(0)))
          
          
          
          
                  if x.dim() != 2:
          
                      raise ValueError('Only 2 dimension tensor are implemented, (got {})'
          
                              .format(x.size()))
          
          
          
          
          
          
          
                  smoothed_target = self._smooth_label(target, x.size(1), self.e)
          
                  x = self.log_softmax(x)
          
                  loss = torch.sum(- x * smoothed_target, dim=1)
          
          
          
          
                  if self.reduction == 'none':
          
                      return loss
          
          
          
          
                  elif self.reduction == 'sum':
          
                      return torch.sum(loss)
          
          
          
          
                  elif self.reduction == 'mean':
          
                      return torch.mean(loss)
          
          
          
          
                  else:
          
                      raise ValueError('unrecognized option, expect reduction to be one of none, mean, sum')


          或者直接在訓(xùn)練文件里做label smoothing:

          for images, labels in train_loader:
          
              images, labels = images.cuda(), labels.cuda()
          
              N = labels.size(0)
          
              # C is the number of classes.
          
              smoothed_labels = torch.full(size=(N, C), fill_value=0.1 / (C - 1)).cuda()
          
              smoothed_labels.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(labels, dim=1), value=0.9)
          
          
          
          
              score = model(images)
          
              log_prob = torch.nn.functional.log_softmax(score, dim=1)
          
              loss = -torch.sum(log_prob * smoothed_labels) / N
          
              optimizer.zero_grad()
          
              loss.backward()
          
              optimizer.step()


          Mixup訓(xùn)練

          beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha)
          
          for images, labels in train_loader:
          
              images, labels = images.cuda(), labels.cuda()
          
          
          
          
              # Mixup images and labels.
          
              lambda_ = beta_distribution.sample([]).item()
          
              index = torch.randperm(images.size(0)).cuda()
          
              mixed_images = lambda_ * images + (1 - lambda_) * images[index, :]
          
              label_a, label_b = labels, labels[index]
          
          
          
          
              # Mixup loss.
          
              scores = model(mixed_images)
          
              loss = (lambda_ * loss_function(scores, label_a)
          
                      + (1 - lambda_) * loss_function(scores, label_b))
          
              optimizer.zero_grad()
          
              loss.backward()
          
              optimizer.step()


          L1 正則化

          l1_regularization = torch.nn.L1Loss(reduction='sum')
          
          loss = ...  # Standard cross-entropy loss
          
          
          
          
          for param in model.parameters():
          
              loss += torch.sum(torch.abs(param))
          
          loss.backward()


          不對(duì)偏置項(xiàng)進(jìn)行權(quán)重衰減(weight decay)

          pytorch里的weight decay相當(dāng)于l2正則:

          bias_list = (param for name, param in model.named_parameters() if name[-4:] == 'bias')
          
          others_list = (param for name, param in model.named_parameters() if name[-4:] != 'bias')
          
          parameters = [{'parameters': bias_list, 'weight_decay': 0},                
          
                        {'parameters': others_list}]
          
          optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)


          梯度裁剪(gradient clipping)

          torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20)
          

          得到當(dāng)前學(xué)習(xí)率

          # If there is one global learning rate (which is the common case).
          
          lr = next(iter(optimizer.param_groups))['lr']
          
          
          
          
          # If there are multiple learning rates for different layers.
          
          all_lr = []
          
          for param_group in optimizer.param_groups:
          
              all_lr.append(param_group['lr'])


          另一種方法,在一個(gè)batch訓(xùn)練代碼里,當(dāng)前的lr是optimizer.param_groups[0]['lr']

          學(xué)習(xí)率衰減

          # Reduce learning rate when validation accuarcy plateau.
          
          scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', patience=5, verbose=True)
          
          for t in range(0, 80):
          
              train(...)
          
              val(...)
          
              scheduler.step(val_acc)
          
          
          
          
          # Cosine annealing learning rate.
          
          scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=80)
          
          # Reduce learning rate by 10 at given epochs.
          
          scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 70], gamma=0.1)
          
          for t in range(0, 80):
          
              scheduler.step()    
          
              train(...)
          
              val(...)
          
          
          
          
          # Learning rate warmup by 10 epochs.
          
          scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda t: t / 10)
          
          for t in range(0, 10):
          
              scheduler.step()
          
              train(...)
          
              val(...)


          優(yōu)化器鏈?zhǔn)礁?/h1>

          從1.4版本開始,torch.optim.lr_scheduler 支持鏈?zhǔn)礁拢╟haining),即用戶可以定義兩個(gè) schedulers,并交替在訓(xùn)練中使用。

          import torch
          
          from torch.optim import SGD
          
          from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR, StepLR
          
          model = [torch.nn.Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
          
          optimizer = SGD(model, 0.1)
          
          scheduler1 = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)
          
          scheduler2 = StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)
          
          for epoch in range(4):
          
              print(epoch, scheduler2.get_last_lr()[0])
          
              optimizer.step()
          
              scheduler1.step()
          
              scheduler2.step()


          模型訓(xùn)練可視化

          PyTorch可以使用tensorboard來(lái)可視化訓(xùn)練過(guò)程。

          安裝和運(yùn)行TensorBoard。

          pip install tensorboard
          
          tensorboard --logdir=runs


          使用SummaryWriter類來(lái)收集和可視化相應(yīng)的數(shù)據(jù),放了方便查看,可以使用不同的文件夾,比如'Loss/train'和'Loss/test'。

          from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
          
          import numpy as np
          
          
          
          
          writer = SummaryWriter()
          
          
          
          
          for n_iter in range(100):
          
              writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter)
          
              writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter)
          
              writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter)
          
              writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random(), n_iter)


          保存與加載斷點(diǎn)

          注意為了能夠恢復(fù)訓(xùn)練,我們需要同時(shí)保存模型和優(yōu)化器的狀態(tài),以及當(dāng)前的訓(xùn)練輪數(shù)。

          start_epoch = 0
          
          # Load checkpoint.
          
          if resume: # resume為參數(shù),第一次訓(xùn)練時(shí)設(shè)為0,中斷再訓(xùn)練時(shí)設(shè)為1
          
              model_path = os.path.join('model', 'best_checkpoint.pth.tar')
          
              assert os.path.isfile(model_path)
          
              checkpoint = torch.load(model_path)
          
              best_acc = checkpoint['best_acc']
          
              start_epoch = checkpoint['epoch']
          
              model.load_state_dict(checkpoint['model'])
          
              optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
          
              print('Load checkpoint at epoch {}.'.format(start_epoch))
          
              print('Best accuracy so far {}.'.format(best_acc))
          
          
          
          
          # Train the model
          
          for epoch in range(start_epoch, num_epochs): 
          
              ... 
          
          
          
          
              # Test the model
          
              ...
          
          
          
          
              # save checkpoint
          
              is_best = current_acc > best_acc
          
              best_acc = max(current_acc, best_acc)
          
              checkpoint = {
          
                  'best_acc': best_acc,
          
                  'epoch': epoch + 1,
          
                  'model': model.state_dict(),
          
                  'optimizer': optimizer.state_dict(),
          
              }
          
              model_path = os.path.join('model', 'checkpoint.pth.tar')
          
              best_model_path = os.path.join('model', 'best_checkpoint.pth.tar')
          
              torch.save(checkpoint, model_path)
          
              if is_best:
          
                  shutil.copy(model_path, best_model_path)


          提取 ImageNet 預(yù)訓(xùn)練模型某層的卷積特征

          # VGG-16 relu5-3 feature.
          
          model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features[:-1]
          
          # VGG-16 pool5 feature.
          
          model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features
          
          # VGG-16 fc7 feature.
          
          model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
          
          model.classifier = torch.nn.Sequential(*list(model.classifier.children())[:-3])
          
          # ResNet GAP feature.
          
          model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
          
          model = torch.nn.Sequential(collections.OrderedDict(
          
              list(model.named_children())[:-1]))
          
          
          
          
          with torch.no_grad():
          
              model.eval()
          
              conv_representation = model(image)


          提取 ImageNet 預(yù)訓(xùn)練模型多層的卷積特征

          class FeatureExtractor(torch.nn.Module):
          
              """Helper class to extract several convolution features from the given
          
              pre-trained model.
          
          
          
          
              Attributes:
          
                  _model, torch.nn.Module.
          
                  _layers_to_extract, list<str> or set<str>
          
          
          
          
              Example:
          
                  >>> model = torchvision.models.resnet152(pretrained=True)
          
                  >>> model = torch.nn.Sequential(collections.OrderedDict(
          
                          list(model.named_children())[:-1]))
          
                  >>> conv_representation = FeatureExtractor(
          
                          pretrained_model=model,
          
                          layers_to_extract={'layer1', 'layer2', 'layer3', 'layer4'})(image)
          
              """
          
              def __init__(self, pretrained_model, layers_to_extract):
          
                  torch.nn.Module.__init__(self)
          
                  self._model = pretrained_model
          
                  self._model.eval()
          
                  self._layers_to_extract = set(layers_to_extract)
          
          
          
          
              def forward(self, x):
          
                  with torch.no_grad():
          
                      conv_representation = []
          
                      for name, layer in self._model.named_children():
          
                          x = layer(x)
          
                          if name in self._layers_to_extract:
          
                              conv_representation.append(x)
          
                      return conv_representation


          微調(diào)全連接層

          model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
          for param in model.parameters():
              param.requires_grad = False
          model.fc = nn.Linear(512, 100)  # Replace the last fc layer
          optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
          以較大學(xué)習(xí)率微調(diào)全連接層,較小學(xué)習(xí)率微調(diào)卷積層:
          model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
          
          finetuned_parameters = list(map(id, model.fc.parameters()))
          
          conv_parameters = (p for p in model.parameters() if id(p) not in finetuned_parameters)
          
          parameters = [{'params': conv_parameters, 'lr': 1e-3}, 
          
                        {'params': model.fc.parameters()}]
          
          optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)


          其他注意事項(xiàng)

          • 不要使用太大的線性層。因?yàn)閚n.Linear(m,n)使用的是的內(nèi)存,線性層太大很容易超出現(xiàn)有顯存。
          • 不要在太長(zhǎng)的序列上使用RNN。因?yàn)镽NN反向傳播使用的是BPTT算法,其需要的內(nèi)存和輸入序列的長(zhǎng)度呈線性關(guān)系。
          • model(x) 前用 model.train() 和 model.eval() 切換網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。
          • 不需要計(jì)算梯度的代碼塊用 with torch.no_grad() 包含起來(lái)。
          • model.eval() 和 torch.no_grad() 的區(qū)別在于,model.eval() 是將網(wǎng)絡(luò)切換為測(cè)試狀態(tài),例如 BN 和dropout在訓(xùn)練和測(cè)試階段使用不同的計(jì)算方法。torch.no_grad() 是關(guān)閉 PyTorch 張量的自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制,以減少存儲(chǔ)使用和加速計(jì)算,得到的結(jié)果無(wú)法進(jìn)行 loss.backward()。
          • model.zero_grad()會(huì)把整個(gè)模型的參數(shù)的梯度都?xì)w零, 而optimizer.zero_grad()只會(huì)把傳入其中的參數(shù)的梯度歸零.
          • torch.nn.CrossEntropyLoss 的輸入不需要經(jīng)過(guò) Softmax。torch.nn.CrossEntropyLoss 等價(jià)于 torch.nn.functional.log_softmax + torch.nn.NLLLoss。
          • loss.backward() 前用 optimizer.zero_grad() 清除累積梯度。
          • torch.utils.data.DataLoader 中盡量設(shè)置 pin_memory=True,對(duì)特別小的數(shù)據(jù)集如 MNIST 設(shè)置 pin_memory=False 反而更快一些。num_workers 的設(shè)置需要在實(shí)驗(yàn)中找到最快的取值。
          • 用 del 及時(shí)刪除不用的中間變量,節(jié)約 GPU 存儲(chǔ)。使用 inplace 操作可節(jié)約 GPU 存儲(chǔ),如:
          x = torch.nn.functional.relu(x, inplace=True)
          減少 CPU 和 GPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸。例如如果你想知道一個(gè) epoch 中每個(gè) mini-batch 的 loss 和準(zhǔn)確率,先將它們累積在 GPU 中等一個(gè) epoch 結(jié)束之后一起傳輸回 CPU 會(huì)比每個(gè) mini-batch 都進(jìn)行一次 GPU 到 CPU 的傳輸更快。

          使用半精度浮點(diǎn)數(shù) half() 會(huì)有一定的速度提升,具體效率依賴于 GPU 型號(hào)。需要小心數(shù)值精度過(guò)低帶來(lái)的穩(wěn)定性問(wèn)題。

          時(shí)常使用 assert tensor.size() == (N, D, H, W) 作為調(diào)試手段,確保張量維度和你設(shè)想中一致。

          除了標(biāo)記 y 外,盡量少使用一維張量,使用 n*1 的二維張量代替,可以避免一些意想不到的一維張量計(jì)算結(jié)果。

          統(tǒng)計(jì)代碼各部分耗時(shí):

          with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=False) as profile:    
          
            ...print(profile)# 或者在命令行運(yùn)行python -m torch.utils.bottleneck main.py


          使用TorchSnooper來(lái)調(diào)試PyTorch代碼,程序在執(zhí)行的時(shí)候,就會(huì)自動(dòng) print 出來(lái)每一行的執(zhí)行結(jié)果的 tensor 的形狀、數(shù)據(jù)類型、設(shè)備、是否需要梯度的信息。

          # pip install torchsnooper
          
          import torchsnooper# 對(duì)于函數(shù),使用修飾器@torchsnooper.snoop()
          
          
          
          
          # 如果不是函數(shù),使用 with 語(yǔ)句來(lái)激活 TorchSnooper,把訓(xùn)練的那個(gè)循環(huán)裝進(jìn) with 語(yǔ)句中去。
          
          with torchsnooper.snoop():    
          
            原本的代碼


          https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnoopergithub.com

          模型可解釋性,使用captum庫(kù):https://captum.ai/captum.ai

          參考資料

          • 張皓:PyTorch Cookbook,https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847?
          • PyTorch官方文檔和示例
          • https://pytorch.org/docs/stable/notes/faq.html
          • https://github.com/szagoruyko/pytorchviz
          • https://github.com/sksq96/pytorch-summary等

          學(xué)術(shù)分享,來(lái)源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160

          文件上傳如何做斷點(diǎn)續(xù)傳?全端+后端結(jié)合開發(fā),VUE實(shí)現(xiàn)文件上傳(單文件、多文件、分片上傳),JS中實(shí)現(xiàn)文件上傳下載的三種解決方案(推薦),JS實(shí)現(xiàn)大文件上傳——分片上傳方法,完美解決WEB無(wú)法上傳大文件方法,HTML大文件上傳源碼,WEBUPLOAD組件實(shí)現(xiàn)文件上傳功能和下載功能,js大文件上傳下載解決方案,vue大文件上傳下載解決方案,asp.net大文件上傳下載解決方案,.net大文件上傳下載解決方案,webform大文件上傳下載解決方案,jsp大文件上傳下載解決方案,java大文件上傳下載解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載切片解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載切割解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載分割解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載分塊解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載分片解決方案,web大文件上傳下載解決方案,網(wǎng)頁(yè)大文件上傳下載解決方案,前端大文件上傳下載解決方案,html5大文件上傳下載解決方案,JAVASCRIPT 大文件上傳下載解決方案,支持HTML5,VUE2,VUE3,React,javascript等常用前端UI框架,JS框架,網(wǎng)上找的方案大多數(shù)都只是一些代碼片段,沒(méi)有提供完整的前后端代碼。

          跟項(xiàng)目經(jīng)理溝通過(guò),這塊網(wǎng)上搜到的文章能用的幾乎沒(méi)有。

          之前項(xiàng)目上面用Flash比較多一點(diǎn),現(xiàn)在基本上都是HTML5,斷點(diǎn)續(xù)傳除了頁(yè)面級(jí)以外最好還能夠提供離線支持。

          支持IE,Chrome和信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)化環(huán)境,比如銀河麒麟,統(tǒng)信UOS,龍芯,

          支持分片,分塊,分段,切片,分割上傳。能夠突破chrome每域名的5個(gè)TCP連接限制,能夠突破chrome重啟,關(guān)閉瀏覽器續(xù)傳的限制。

          支持10G,20G,50G,100G文件上傳和續(xù)傳,支持秒傳,支持文件夾上傳,重復(fù)文件檢測(cè),重復(fù)文件校驗(yàn)

          支持文件下載,批量下載,下載斷點(diǎn)續(xù)傳,加密下載,端到端加密,加密算法支持國(guó)密SM4,多線程下載

          支持在服務(wù)端保存文件夾層級(jí)結(jié)構(gòu),支持將文件夾層級(jí)結(jié)構(gòu)信息保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中,支持下載時(shí)能夠?qū)⑽募A層級(jí)結(jié)構(gòu)下載下來(lái),支持下載文件夾,下載文件夾支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)傳,

          支持加密傳輸,包括加密上傳,加密下載,加密算法支持國(guó)密SM4,

          支持云對(duì)象存儲(chǔ),比如華為云,阿里云,騰訊云,七牛云,AWS,MinIO,FastDFS,

          提供手機(jī),QQ,微信,郵箱等聯(lián)系方式,提供7*24小時(shí)技術(shù)支持,提供長(zhǎng)期技術(shù)支持和維護(hù)服務(wù),提供遠(yuǎn)程1對(duì)1技術(shù)指導(dǎo),提供二次開發(fā)指導(dǎo),提供文檔教程,提供視頻教程。

          最新版本:6.5.40

          在線代碼:https://gitee.com/xproer/up6-asp-net/tree/6.5.40/


          NOSQL

          NOSQL無(wú)需任何配置可直接訪問(wèn)頁(yè)面進(jìn)行測(cè)試

          SQL

          使用IIS

          大文件上傳測(cè)試推薦使用IIS以獲取更高性能。

          使用IIS Express

          小文件上傳測(cè)試可以使用IIS Express

          創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)

          配置數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息

          訪問(wèn)頁(yè)面進(jìn)行測(cè)試

          相關(guān)參考:

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          源碼工程文檔:https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAw1dWofra

          源碼報(bào)價(jià)單:https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwoiul8gl

          OEM版報(bào)價(jià)單:https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwuzp4W0a

          控件源碼下載:https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwbdKCskc


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