При работе с большими объёмами данных Python может «тормозить», особенно при обработке сотен тысяч строк или обучении сложных ML-моделей.
🎯 Ниже — два приёма, которые позволят ускорить обучение и загрузку данных в десятки раз.
1️⃣ Используйте GPU с включённым memory growth
По умолчанию TensorFlow может попытаться занять всю память видеокарты, что приводит к ошибке OOM. Решение — включить «постепенное» выделение памяти:
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
2️⃣ Оптимизируйте загрузку данных с `tf.data`
Загрузка Excel-файла — типичное узкое место (Disk I/O). Использование tf.data.Dataset с prefetch позволяет загружать и обрабатывать данные асинхронно.
Пример:
dataset = tf.data.Dataset.from_generator( data_generator, output_signature={col: tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32) for col in data.columns} ).shuffle(1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
📎Вывод: GPU и tf.data с правильной настройкой дают мощный прирост производительности. Особенно важно при работе с крупными ML-пайплайнами и в продакшене.
При работе с большими объёмами данных Python может «тормозить», особенно при обработке сотен тысяч строк или обучении сложных ML-моделей.
🎯 Ниже — два приёма, которые позволят ускорить обучение и загрузку данных в десятки раз.
1️⃣ Используйте GPU с включённым memory growth
По умолчанию TensorFlow может попытаться занять всю память видеокарты, что приводит к ошибке OOM. Решение — включить «постепенное» выделение памяти:
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
2️⃣ Оптимизируйте загрузку данных с `tf.data`
Загрузка Excel-файла — типичное узкое место (Disk I/O). Использование tf.data.Dataset с prefetch позволяет загружать и обрабатывать данные асинхронно.
Пример:
dataset = tf.data.Dataset.from_generator( data_generator, output_signature={col: tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32) for col in data.columns} ).shuffle(1000).batch(32).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
📎Вывод: GPU и tf.data с правильной настройкой дают мощный прирост производительности. Особенно важно при работе с крупными ML-пайплайнами и в продакшене.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from fr
