博主说明：本人目前在国外就读，正在学习Computer Vision & Image Processing这门课，以博客的方式记录下学习的过程吧。这篇文章介绍如何进行环境配置，总共分为三步第一步，opencv的下载http://opencv.org/releases.html进入上面这个网址，然后选择版本就好了。需要提醒的是，假如是做项目或者在项目文件上继续作业的话，注意保持opencv的
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有
对于多线程而言，它不仅可能会带来线程安全问题，还有可能会带来性能问题，不是说使用多线程就多牛多牛了。我们在开发中让多个线程同时工作，加快程序运行速度，反而会带来了性能问题，因为单线程程序是独立工作的，不需要与其他线程进行交互，但多线程之间则需要调度以及合作，调度与合作就会带来性能开销从而产生性能问题。1.都有哪些性能问题存在？性能问题有许多的表现形式，比如服务器的响应慢、吞吐量低、内存占用过多就属
目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。 manager = Manager() inp
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2023-09-14 00:06:37
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处理多线程问题，练手用
第一题：现有的程序代码模拟产生了16个日志对象，并且需要运行16秒才能打印完这些日志，请在程序中增加4个线程去调用parseLog()方法来分头打印这16个日志对象，程序只需要运行4秒即可打印完这些日志对象。原始代码如下：交给四个线程，打印16个日志对象信息，启动四个线程容易，但是怎样将这16个日志对象交给4个线程，这时候我们用阻
Python多线程/event 多线程-threadingpython的thread模块是⽐较底层的模块， python的threading模块是对thread做了⼀些包装的， 可以更加⽅便的被使⽤1. 使⽤threading模块单线程执⾏ 1 import time
2 def saySorry():
3 print("亲爱的， 我错了， 我能吃饭了吗？
最近在pytorch下面做模型推理，官网pytorch默认就用了MKLDNN做优化，在pytorch里MKLDNN的多核多线程的调度用了OpenMP来做控制，所以可以用设置OpenMP环境的方法来控制OpenMP的调度逻辑，这里面发现一些有趣的现象。 首先做一些代码修改以便在pytorch下面最大程度的利用MKLDNN加速通过设置环境变量MKLDNN_VERBOSE=1来观察默认pyto
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2023-08-11 17:08:44
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1 课程学习2 作业题目题目描述必做题：
（1） 对 "./images/car.jpg" 做语义分割，提取出里面的车辆，模仿上课时，对“可视化推理结果”和“BGRA四通道图”进行保存。
（2） 自己找2张其他图，对图中某个类别进行分割，并保存“BGRA四通道图”。
思考题：
（1） 用time模块和for循环，对”./images/car.jpg”连续推理100次，统计时间开销。有CU
作者： Ashish Datta, Sai Jayanthi, Natalie Kershaw (Microsoft), Yamini Nimmagadda, Sesh Seshagiri编译：李翊玮介绍您是否希望最少的代码更改下将 PyTorch API 与 OpenVINO™ 工具包 结合提升推理性，同时进行？不用再犹豫了，我们与微软紧密合作开发并很高兴地宣布，OpenVINO™与ONNX R
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2023-09-27 20:23:01
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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__ == '__
进程和线程进程：一个在内存中运行的应用程序，每个进程有自己独立的一块内存空间。资源分配的最小单位。线程：进程中的一个执行单元，程序执行的最小单位。一个进程可以有多个线程。Python的多线程特点：在Python中，由于GIL的存在，在多线程的时候，同一时间只能有一个线程在CPU上运行，而且是单个CPU，不管CPU核数为多少。所以，Python不能利用多线程发挥多核的优势，但是，可以通过多进程实现多
一行代码加速Pytorch推理速度6倍Torch-TensorRT 是 PyTorch 的集成，它利用 NVIDIA GPU 上的 TensorRT 推理优化。 只需一行代码，它就提供了一个简单的 API，可在 NVIDIA GPU 上提供高达 6 倍的性能加速。话不多说, 线上代码, 再解释原理!! 文章目录一行代码加速Pytorch推理速度6倍学习目标内容1. 安装2. ResNet-50 概
1. 用torch tensor在GPU上运算来生成数据集，加速数据生成如果数据集需要在线生成(即在dataloader 里面 计算生成 feature 和label), 如果数据量比较大，并且涉及到矩阵运算，可以用torch tensor来计算。把矩阵放到GPU上计算的快。如果构造dataset 时 是通过cuda tensor计算得到的，那么在创造dataloader 通过多线程加载数据时，请
进程就是程序的一次执行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，程序是静态的，进程是动态的。 而引入线程的目的，我认为主要有以下四个优点： （1）易于调度。 （2）提高并发性。通过线程可以方便有效地实现并发。 （3）开销小。 （4）有利于发挥多处理器的功能。通过创建多线程，每个线程都在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并行，使每个处理器得到充分运行。线程和进程的区别： （1）一个线程
CUDA学习CUDA快速傅里叶变换（cuFFT）线程网络的分配简介 cuFFT是的全称是CUDA Fast Fourier Transform，顾名思义，它提供了一系列的函数帮助开发者进行快速傅里叶变换的运算。cuFFT库由两个子库构成，它们分别是CUFFT和CUFFTW。CUFFTW库是一个移植工具（porting tool），它为用户提供了一些接口，以使得用户使用FFTW库（一个非常流行的CP
目录问题背景：原因：单线程处理：多线程处理 优化方式1. 通过#define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM方式2：cmake制制定nvvc编译选项方式3. 方式1的推荐用法问题背景： 项目中使用到了cuda，会出现下面一种情况，主机端多线程调用CUDA代码，结果就是性能下降严重原因： cuda默认
TensorRT是NVIDIA官方推出的模型推理性能优化工具，适用于NVIDIA的GPU设备，可以实现对深度神经网络的推理加速、减少内存资源占用。TensorRT兼容TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架。在工业实践中能够提高基于深度学习产品的性能。本文记录使用TensorRT加速Pytorch模型推理的方法流程，包括TensorRT的安装、将Pytorch模型转换成TensorR
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2023-09-26 10:33:37
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## 多线程推理神经网络PyTorch实现
### 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch来实现多线程推理神经网络。多线程推理可以提高神经网络的推理效率，特别是在大规模数据集上进行推理时。我们会按照以下步骤进行操作：
1. 加载预训练的神经网络模型
2. 准备推理数据
3. 创建多线程推理引擎
4. 进行推理并输出结果
### 步骤详解
#### 1. 加载预训练的神经网络模型
### Python ONNX推理多进程多线程实现教程
#### 一、整体流程
下面是实现"Python ONNX推理 多进程 多线程"的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Python ONNX推理多进程多线程流程
section 准备工作
开始 --> 下载ONNX模型
下载ONNX模型 --> 加载ONNX模
使用的环境：Python 3.8Pycharm(IDE)Paddle和PaddleOcr(实现图像识别)CV2实现摄像头抓取与分割成帧，以及最后的显示效果PIL实现TEXT提示的覆盖显示Process与pickle实现数据的序列化与进程间数据传输使用IP摄像头通过RTSP协议调用手机摄像头思路 利用cv2实现摄像头抓取并分割成帧&n
