迷惑的地方是在于forward的函数的定义方法。为什么要把网络中的一部分层在__init__()函数里定义出来，而另一部分层则是在__forward()__函数里定义？并且一个用的是nn，另一个用的是nn.functional。同一种层的API定义有两种，这样看似冗余的设计是为了什么呢？nn.Conv2d是一个类，而F.conv2d()是一个函数，而nn.Conv2d的forward()函数实现是
文章目录一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx二、nn.Sequential三、nn.Module四、Module 和Sequential对比五、Module和Sequential总结 一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.
前言：前面有专门的讲解关于如何深入查询模型的参数信息本次来解析一下我们通常保存的模型文件 .pth 文件到底内部是什么？一、.pth 文件详解在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数torch.save(model, "my
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2024-08-14 13:40:13
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实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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在现代深度学习的应用中，执行高效的模型推理是至关重要的。特别是使用 Python 的 PyTorch 框架时，合理利用多线程能够显著提高推理性能。然而，在实现多线程推理的过程中，常常会遇到各种挑战和瓶颈。本篇博文将深入探讨如何在 Python 中实现 Torch 多线程推理，并通过分析适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等维度提供全面的视角。
## 背景定位
在深度学习领
伴随着深度学习模型规模的指数型增长，常见的单卡推理解决方案已然无法满足前沿AI大模型的推理需求。例如1750亿参数的GPT-3模型，仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。因此，对于AI大模型使用多卡并行的方式进行推理已成为必然选择。针对现有推理系统的这一痛点，Colossal-AI团队以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深入单实例多设备推理场景，开发了大模型推理系统
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2024-01-16 16:32:36
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torch.mul()函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。举例如下：>>> import torch
>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865])
>>
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2024-04-23 15:00:29
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主要内容1.process 模块介绍2.process类的使用3.守护进程1.process 模块介绍(1)process类中的参数参数介绍：
1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'na
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2024-04-01 11:23:29
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# 实现“python torch推理无错误退出 liunx”指导
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Linux环境下实现Python Torch的推理并保证无错误退出。本文将为你提供详细的步骤和代码示例。
### 流程概述
下面是实现Python Torch推理无错误退出的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2024-05-14 06:14:48
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文章目录张量共享torch.multiprocessing.spawnmultiprocessing.Pool与torch.multiprocessing.Pool阻塞非阻塞map阻塞非阻塞starmap torch.multiprocessing是具有额外功能的multiprocessing，其 API 与multiprocessing完全兼容，因此我们可以将其用作直接替代品。 multip
PyTorch 转 ONNX 详解学习链接：模型部署入门教程（三）：PyTorch 转 ONNX 详解写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 PyTorch 转 ONNX 详解1 torch.onnx.export 细解1.1 计算图导出方法1.2 参数详解2 使用提示2.1 使模型在 ONNX 转换时有不同的行为2.2 利用中断张量跟踪的操作
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2024-05-13 14:13:19
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多核CPU运行模式主要有以下三种：•非对称多处理（Asymmetric multiprocessing，AMP）——每个CPU内核运行一个独立的操作系统或同一操作系统的独立实例（instantiation）。•对称多处理（Symmetric multiprocessing，SMP）——一个操作系统的实例可以同时管理所有CPU内核，且应用并不绑定某一个内核。•混合多处理（Bound multipro
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2024-04-08 12:53:20
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repo: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
原创
2022-06-27 17:17:49
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# Python中的多进程编程
Python是一种广泛使用的高级编程语言，其简单的语法和强大的库使得它在数据处理、网络编程、人工智能等领域得到了广泛应用。然而，当处理CPU密集型任务时，Python的全局解释器锁（GIL）可能会成为瓶颈，这时我们可以使用多进程（multiprocessing）来充分利用多核CPU的优势。
## 什么是多进程？
多进程是指在操作系统中同时运行多个进程，每个进程
原创
2024-09-02 03:35:28
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# 如何实现spark multiprocess
## 一、整体流程
以下是实现“spark multiprocess”的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现spark multiprocess流程
section 初始化
定义Schema: 2022-01-01, 1d
读取数据: 2022-01-02, 1d
sectio
原创
2024-02-27 06:25:29
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运行和部署由于Tornado自身提供了HTTPServer， 所以它的运行和部署与其他Python Web 框架不一样。我们可以直接写一个main()方法来启动一个服务器，而不是配置WSGI容器。def main():
app = make_app()
app.listen(8888)
IOLoop.current().start()
if __name__ == '__
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2024-04-01 14:35:35
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process类介绍multiprocessing 模块官方说明文档Process 类用来描述一个进程对象。创建子进程的时候，只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建。python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing
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2023-06-20 19:39:41
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需要注意的是，如果使用多线程，用法一定要加上if __name__=='__main__':(Python中的multiprocess提供了Process类，实现进程相关的功能。但是它基于fork机制，因此不被windows平台支持。想要在windows中运行，必须使用if __name__=='__main__':的方式)，但是我有另一种方法在使用线程池的时候可以不使用name_mian，最下面
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2023-09-03 16:31:31
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文章目录文档链接多线程_多进程1. 多线程1.1 `_thread` 模块（了解即可用的少）1.1.1 `_thread`创建线程并传递参数1.2 `threading`模块（常用需掌握）1.2.1 以类（`class`）的方式构建多线程程序1.2.2 `继承threading.Thread` 实现创建线程1.3 线程共享全局变量1.3.1 线程共享全局变量存在的问题（加锁）1.3.2 互斥锁的
# 如何实现multiprocess python
## 1. 简介
在Python中，multiprocessing模块允许开发者使用多个进程来完成任务，以实现并行处理和提高程序的性能。本文将介绍如何使用multiprocessing模块在Python中实现多进程编程。
## 2. 实现步骤
下面是实现multiprocess Python的流程图：
```mermaid
erDiag
原创
2023-10-22 07:25:41
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