题外话：傍晚晚饭过后，总喜欢和朋友吹吹牛，和大多数人一样，我们的话题很日常，无非就是女人、前途和生活琐碎。如果某一个人感性一点或许会将话题会升华到事业以及自己对未来的畅想和规划。而作为同是搞计算机编程的，代码是必然会聊到的主题。今天我想分享的就是一个看似简单却不那么简单的问题，SimpleDateFormat的线程安全问题。问题：你知道SimpleDateFormat是否线程安全吗？假如你知道，那
# PyTorch DataLoader多线程实现
## 1. 概述
在深度学习模型训练过程中，数据处理是一个非常重要的环节。PyTorch提供了`torch.utils.data.DataLoader`类来帮助我们进行数据加载和批量处理。为了提高数据加载的效率，我们可以使用多线程的方式来加速数据的准备过程。本文将介绍如何在PyTorch中实现多线程数据加载。
## 2. DataLoader
原创
2023-09-30 06:03:44
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# PyTorch多线程dataloader实现指南
## 介绍
在深度学习中，数据加载是一个非常耗时的操作，尤其是当数据集非常大时。为了提高训练效率，我们可以使用多线程的方式进行数据加载。PyTorch提供了`DataLoader`和`Dataset`两个类来实现数据加载和预处理的功能。本文将教你如何使用PyTorch实现多线程的数据加载器。
## 操作步骤
下面是实现PyTorch多线程d
原创
2023-10-10 15:04:40
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# PyTorch DataLoader 多线程
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常需要加载大量的数据集。为了高效地加载数据并减少训练时间，可以使用PyTorch的DataLoader类来实现数据批量加载。而为了提高数据加载的效率，我们可以使用多线程来加速数据的读取和处理过程。
## DataLoader 类
DataLoader是PyTorch中用于加载数据的类，它允许我们从
原创
2024-03-25 06:44:26
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DataLoaderDataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor，用于后面的训练。通过 DataLoader，使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理
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2023-06-07 14:56:03
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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()
input_queue = manager.Queue()
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2023-09-03 10:37:28
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【转自】昵称：Holbrook 前面介绍过多线程的基本概念，理解了这些基本概念，掌握python多线程编程就比较容易了。 在开始之前，首先要了解一下python对多线程的支持。 虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，暂时无法利用多处理器的优势。 
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2023-09-10 18:14:05
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## Python DataLoader 实现多线程
在Python中，使用多线程可以提高程序的并发性和执行效率。特别是在处理大量数据时，多线程可以将任务分配给不同的线程同时进行处理，从而加快程序的运行速度。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的DataLoader类实现多线程的功能，并提供代码示例进行说明。
### DataLoader类简介
DataLoader是Python中的一
原创
2023-11-21 13:25:28
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一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
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2024-03-22 09:40:11
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性能优化记录实验中碰到了一些性能方面的瓶颈，诸如显存OOM之类的错误，特开此贴抛砖引玉，为了后面更优雅的代码实现。显存优化图卷积相关领域通常有公式 其中一般是预先计算好的，并以稀疏矩阵的方式存储在Model里面。当节点数过多的时候，这个矩阵会占用很多显存，同时由于一些未知原因，用这个大矩阵乘上后面的H时，显存会占用。在我的场景下，6个G的sparsetensor ×一个几十M dense tens
先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
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2024-04-15 22:38:52
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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多线程和多进程的基本原理首先当在计算机上面打开多软件时，比如浏览网页，听音乐和打字，仔细一想为什么这么多软件能够同时进行？ 其实这些涉及多线程，多进程，同样在编写一个爬虫程序的时候，为了提升爬取的效率会涉及多线程和多进程，相信很多搞scrapy分布式的道友都不能解释为什么用了多线程或者多进程就能加快，本篇文章不讲代码主要讲原理1.多线程的含义 讲多线程之前要
前言 一、什么是多线程？ 1.多线程介绍2.多线程实现原理？3.白话文解释多线程4.多线程存在的问题二、什么是高并发? 1.高并发介绍2.如何提升系统的并发能力三、多线程和高并发 总结前言 本文主要是针对多线程和高并发的概念做了简单的描述，介绍了什么是多线程，什么是高并发，并且对多线程和高并发的关系做了比较描述。一、什么是多线程？ 1.多线程介绍什么是多线程，首先看下百度百科对多线程的定义；多线程
多线程我们应该都不陌生，在操作系统中，进程是资源分配的基本单元，而线程是CPU时间调度的基本单元（这里假设只有1个CPU）。将线程的概念引申到CUDA程序设计中，我们可以认为线程就是执行CUDA程序的最小单元，前面我们建立的工程代码中，有个核函数概念不知各位童鞋还记得没有，在GPU上每个线程都会运行一次该核函数。但GPU上的线程调度方式与CPU有很大不同。CPU上会有优先级分配，从高到低，同样优先
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2024-04-09 11:06:14
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# 实现多线程的 PyTorch DataLoader
在实际应用中，我们经常需要处理大规模的数据集。PyTorch 提供了 DataLoader 类来帮助我们高效地加载和处理数据。然而，单线程的数据加载可能会影响训练速度。为了解决这个问题，我们可以使用多线程来加速数据加载过程。
## 多线程实现方案
PyTorch DataLoader 提供了 `num_workers` 参数来启用多线程
原创
2024-06-27 05:54:56
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1. CPU线程和GPU线程的区别
另外我们还需要深刻的理解的一个概念就是CPU线程和GPU线程的区别。
1.1. CPU线程
CPU线程在Windows操作系统中更多的是指一个存储了几乎所有CPU寄存器状态以及堆栈等资源信息的内核对象（可能还有内核安全信息等），是一个复杂的重量级的对象，并且在W
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2024-04-03 00:03:43
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使用pytorch DataParallel进行分布式训练一、nn.DataParallel大致流程二、nn.DataParallel参数解读三、代码讲解1.使用DataParallell的细节2.全部代码四、总结 深度学习中经常要使用大量数据进行训练，但单个GPU训练往往速度过慢，因此多GPU训练就变得十分重要。pytorch使用两种方式进行多GPU训练，他们分别是 DataParallel
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2023-11-26 21:07:18
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在Linux系统下做程序开发，GDB基本上是绕不过去的一门技术。很多初学者觉得GDB调试比较难，会本能的排斥，转而使用逐级增加日志打印的方式来调试。这种方式比较容易，但是相对来说比较麻烦，需要修改本地代码、编译、部署，花费的时间比较长。如果打印的部分没有达到预期目标，还需要反复修改代码、编译、部署。所以学会GDB调试程序是你进阶的一大步。启动GDB调试启动GDB分为两种，一种是直接使用GDB启动调
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2024-05-15 06:32:22
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多线程，实现对CPU、GPU状态的监控 文章目录一、获取代码运行时间二、对CPU、GPU状态的监控三、多线程:threading模块的Thread类a、核心要点b、第一种方法添加子线程：实例化Thread类c、第二种方法添加子线程：自定义Thread的子类，重写run方法 一、获取代码运行时间（参考链接）import time
start=time.time()
#中间写上代码块
end=time
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2023-07-24 06:53:34
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