# PyTorch 内存共享实现指南
在深度学习中，内存的高效使用对于训练大型模型至关重要。PyTorch 提供了一些机制来实现内存共享，以优化模型的训练效率。本文将会为新手介绍 PyTorch 中内存共享的基本流程，以及逐步细化每一步的实现代码。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现 PyTorch 的内存共享：
| 步骤 | 描述
python 基于mmap模块的jsonmmap实现本地多进程内存共享###1.概述共享内存可以说是最有用的进程间通信方式.两个不用的进程共享内存的意思是:同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间.一个进程可以及时看到另一个进程对共享内存的更新,反之亦然.采用共享内存通信的一个显而易见的好处效率高,因为进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的复制.对于向管道和消息队列等通信等方式,则
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2023-09-02 11:20:29
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本文介绍Python mmap模块与mmap对象的用法。 mmap 模块提供“内存映射的文件对象”，mmap 对象可以用在使用 plain string 的地方，mmap 对象和 plain string 的区别是：mmap 对象不提供字符串对象的方法；mmap 对象是可变的，而 str 对象是不可变的mmap 对象同时对应于打开的文件，多态于一个Python file 对象 mmap 对
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2024-09-26 16:31:21
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pytorch学习笔记
Tensor和numpy对象共享内存
torch.tensor()或者tensor.clone()总是会进行数据拷贝，新tensor和原来的数据不再共享内存。而torch.from_numpy()或者tensor.detach()可以新建一个tensor, 二者共享内存。当numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候，数据会被复制，不会共享内存。要想使得Tens
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2023-08-07 12:02:36
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信息区（Tensor）和存储区（Storage）。信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组，存储在存储区。 “存储区”，注意：id（tensor)与id(tensor.storage)不同，id（tensor)是整个tensor所占的内存地址（包括信息区和存储区），而 id(tensor.storage)只是该
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2023-07-03 20:31:51
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学习笔记|Pytorch使用教程20本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2SummaryWriteradd_scalar and add_histogram模型指标监控一.SummaryWriterSummaryWriter 功能:提供创建event file的高级接口 主要属性:log_dir : event file输出文件夹comment：不指
前言用户在使用 Pytorch 的过程中，必然会接触到 view 这个概念，可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。而 view 机制可以避免显式的数据拷贝，因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。全文约 ~4000字&多图预警。什么是 View搬运官网的例子 https://pyto
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2023-12-31 22:14:57
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GPU计算到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效输出：Sun Mar 17
1.创建共享内存对象函数
1）函数原型#include <sys/shm.h>
int shmget(key_t key, size_t size, int shmflg);返回值: 如果成功，返回共享内存段标识符。如果失败，则返回-1。key：用户指定的共享内存键值，一般可以设置为IPC_PRIVATE(0)
size:共享内存大小
shmflg: IPC_CREAT, IPC_E
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2024-10-25 12:46:46
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为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device上申请内存空间，然后把host上的数据传入device内存。cudaMalloc（）申请的内存
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2023-11-14 09:57:13
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# PyTorch如何使用共享GPU内存
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用GPU加速来提升训练速度。然而，当我们只有一个GPU卡时，如何合理地使用共享的GPU内存成为一个重要的问题。本文将介绍如何使用PyTorch来实现共享GPU内存的方案，并通过一个具体的问题来进行说明。
## 问题描述
假设我们有一个深度学习模型，需要训练多个实例。每个实例都需要占用一定的GPU内存
原创
2023-12-15 05:28:42
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，一些用户可能会遇到需要“共享 GPU 内存”的需求。在这样的场景下，如何有效地进行共享 GPU 内存的设置和使用是一个重要的问题。本文将详细记录解决“共享 GPU 内存 PyTorch 怎么使用”的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在深度学习训练中，GPU 资源的利用率至关重要，特别是在多进程训练
目录1、硬盘操作步骤2、Ubuntu命令操作：安装分区管理工具同理再创建逻辑分区linux-swap，单击右键未分配区域，点击新建 3、分区结果展示4.还未解决参考下面的1、硬盘操作步骤 最近发现Ubuntu空间不足，怎么去扩容呢？第一步：点击【硬盘】 第二步：点击【扩展】 （如果之前有快照是不能扩展的，需要删除快照之后才能扩展，电玩扩展之后记得点确定） 第三步：修
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2024-01-22 14:40:01
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本文旨在记录pytorch的API如何影响Tensor运算的‘内存共享性’和‘内存连续性’。’内存共享‘可以理解为浅
原创
2022-10-22 01:44:00
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## Pytorch CUDA 如何使用共享GPU内存
在深度学习领域，Pytorch是一个非常流行的深度学习框架，而CUDA则是用于并行计算的GPU加速计算框架。在某些情况下，我们可能需要在Pytorch中共享GPU内存，以实现更高效的计算。本文将介绍如何使用Pytorch共享GPU内存，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有两个Pytorch模型，希望它们可以共享同一块GP
原创
2024-06-14 03:28:51
512阅读
VMware虚拟机 Linux系统 Ubuntu 16.04 硬盘/磁盘扩容效果查看硬盘大小及使用情况终端：df -h没有扩容前：成功扩容后：主要流程扩展硬盘大小到100G将未分配的60G分配到主分区更新UUID值超详细图文详解扩容步骤查看磁盘的情况后，关闭客户机，可以看到现在硬盘大小为 ：40G（注释：虚拟机关机后修改硬盘容量才有效）步骤说明：红色下划线表示要操作的部分红色数字表示操作顺序鼠标点
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2023-12-14 22:10:54
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# PyTorch训练让GPU使用共享内存
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具和接口来构建和训练神经网络模型。在训练神经网络模型时，通常会使用GPU来加速计算，以提高训练速度和模型性能。然而，GPU的内存是很有限的，如果多个PyTorch程序同时运行在同一台GPU上，可能会导致内存冲突和资源争用的问题。为了解决这个问题，我们可以让GPU使用共享内存
原创
2024-05-03 04:05:10
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1. 先确定几个概念： ①分布式、并行：分布式是指多台服务器的多块GPU(多机多卡)，而并行一般指的是一台服务器的多个GPU(单机多卡)。 ②模型并行、数据并行：当模型很大，单张卡放不下时，需要将模型分成多个
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2023-10-09 10:41:24
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linux 如 Debia 或CentOS 下 Docker 安装 参考Docker Community Edition 镜像使用帮助自动安装Docker 提供了一个自动配置与安装的脚本，支持 Debian、RHEL、SUSE 系列及衍生系统的安装。以下内容假定您为 root 用户，或有 sudo 权限，或知道 root 密码；您系统上有 curl 或 wgetexport DOWNLO
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2023-12-25 20:53:02
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一、安装pycharm推荐使用专业版，不建议使用汉化。具体步骤：进入pycharm官网下载安装包，社区版，专业版均可。专业版可以在官网申请许可证使用。下载完以后，进入到文件夹下的bin文件夹下，打开终端，输入：sudo sh pycharm.sh
等待安装成功即可二、安装anaconda下载前要自行确定自己需要的是哪个版本的anaconda。 我这里使用的是：Anaconda3-5.0.1-Lin
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2024-08-21 10:39:50
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