关于单例模式：问题：单例模式在本地测试时一切正常，当运行在生产环境下，单例不生效，会创建出多个实例。原因：Django/Flask本地环境的runserver为单进程多线程，单进程下当然共享一份内存，而在生产环境的多worker下，每个进程都有自己的内存空间，因此也有自己的实例。 关于全局变量：同样的问题，在生产环境中，多个worker之间是无法共享一个全局变量的，一个worker修改了
后端使用多线程预测我们使用多线程进行预测时只需要执行一次网络参数的初始化，从而达到 “拥有较快检测速度”的目标，但是主进程会一直占用GPU资源，这是因为目前GPUDevice中的Allocator属于ProcessState，它本质上是一个跟随着进程的全局单例。在进程中使用GPU的第一个会话初始化它，并分配显存资源，在进程关闭时释放进程占用的资源，不然这个进程会一直占用这些资源。为了不让预测后程序
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2024-04-26 15:19:21
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深度学习工具的多GPU使用方法
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 ：使用深度学习工具提供的 API指定1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候，也是可以先将声明的变量放入GPU中（PS:这点我还是不太明白，为什么其他的框架没有这样做）with tf.devi
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2024-04-25 09:44:10
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目录一、程序和进程二、创建进程三、使用类的方式来创建进程四、创建 进程对象的时候传递参数五、 进程是不共享全局变量的六、进程间通信(IPC)---Queue七、进程vs线程八、进程池九、进程池间的通信一、程序和进程程序：一段代码，这个代码规定了将来运行时程序执行的流程进程：一个程序运行起来之后，代码+用到的资源(cpu、内存、网络等)称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单位二、创建进程from
目录2.1 机器学习的本质是分类与回归2.1.1 分类问题2.1.2 回归问题2.1.3 构成机器学习的元素2.2 Pytorch的基本概念2.2.1 张量、变量与nn.module2.2.2 张量与机器学习的关系2.3 tensor编程基础2.3.1 正常定义的tensor(ones、eye、zeros)2.3.2 特殊定义的tensor (zeros_like、ones_like)2.3.3&
今天吃饭的时候，聊起了一个困扰我很久的问题。查了些资料加上自己的一些理解，如果不对，请指正：我们在买电脑的时候经常遇到一些概念，我这电脑是多核多线程的，什么双核的，什么四核、八核的，这种运动速度电脑快！那么这样的电脑为什么运行速度快？当然，运行速度快有很多原因，比如主频、缓存什么的。这里我们只说，为什么多核会导致运行速度快？至于多线程为什么会导致运行速度快，有一篇里面我介绍了。从内核的观点看，进程
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2024-08-01 13:56:05
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文章目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包import torch.multiprocessing as mp
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data这里使用torch.multiprocessin
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2023-08-01 18:12:27
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现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。1. 指定运行GPU，不占用其他gpu的显存。这种模式就是单卡多任务，一个任务一个卡。import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 指定gpu编号，从0开始这样可以在不同的卡上运行不同
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2024-03-28 15:16:22
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python中的并发有三种形式，多进程、多线程、协程。执⾏并发任务的⽬的是为了提⾼程序运⾏的效率。一、多进程的创建：多进程的创建方法有两种：1、通过Process创建多进程Process语法结构：Process(group, target, name, args, kwargs)
group：指定进程组，⼤多数情况下⽤不到
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务
nam
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2023-08-31 08:33:27
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第一种方式 Process 第二種
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2023-06-25 16:18:51
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# Python GPU多进程实现流程
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现GPU多进程。GPU（图形处理器）是一种可以并行执行大量计算的硬件设备，可用于加速计算密集型任务。多进程是一种并行计算的技术，可以将任务划分为多个子任务，并在不同的进程中同时执行，以提高计算效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python GPU多进程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-10-21 12:05:17
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# Python GPU 多进程开发指南
在现代计算中，利用GPU进行并行计算已经成为一种趋势。Python提供了多种方法来实现与GPU交互，同时也能处理多进程任务。本文将为你带来如何在Python中使用多进程来进行GPU计算的完整指南。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现Python的GPU多进程：
| 步骤 | 描述
自Android 4.4起，Android中的WebView开始基于Chromium（ 这大概是因为Android部门负责人从Andy Rubin变成了Chrome部门的主管Sundar Pichai了吧）。
这个改变，使得WebView的性能大幅度提升，并且对HTML5, CSS3, and JavaScript有了更好的支持。
那么，作为一个客户端开发者，我们写代码的时候需要注意哪些呢
FastDFS什么是FastDFSFastDFS架构FastDFS角色上传文件文件下载FastDFS使用 什么是FastDFSFastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册
在当今互联网架构中，Flask 是一个非常流行的 Python Web 框架，但在处理高并发或资源密集型任务时，我们常常会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，“Python Flask 实现多进程”成为一个备受关注的话题。在本文中，我们将全面探讨如何在 Flask 应用中有效地实现多进程支持。
### 背景描述
Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，但它本身是单线程的，可能在处理多个客户端
简介flask是一个轻量级的基于Python的web框架。它没有太多复杂的功能，就像koa，需要一系列的插件来扩展其他功能，被称为microframework。flask没有默认使用的数据库等。其他Python web框架：Django：它比flask重的多。包含了web开发的常用功能，orm、session、form、admin、分页、中间件、信号、缓存、contenttype等等，Django
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2024-09-25 07:04:09
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在 多 设 备 上 分 配 内 存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU:int ngpus;
cudaGetDeviceCount(&ngpus);
printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus);一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如
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2024-03-26 05:52:55
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Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境最近升级到了Windows11，突然有个大胆的想法：在Windows11上安装WSL，将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起，又能在Linux中敲代码。当前时间：2022-08-13，本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法，如果时间比较长了，可能需要切换到最新的官方文档。本文章为
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2024-04-23 14:00:23
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文章目录多进程多线程**进程池或者线程池：**问题 多进程多线程多进程或者多线程下的服务器/客户端交互：有客户链接时，系统为这个客户创建出进程或者线程，当与客户端交互完成时，创建进程或线程也就随之释放。应用场景： 进程之间时相互独立的，不存在数据安全。 进程相对于线程而言，创建时，开辟的资源多，CPU调度时比较慢。 如果多进程要通讯，必须要借助特定的手段（信号，信号量，共享内存，管道，消息队列）
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2024-07-05 08:44:22
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Chromium以多进程架构著称，它主要包含四类进程，分别是Browser进程、Render进程、GPU进程和Plugin进程。之所以要将Render进程、GPU进程和Plugin进程独立出来，是为了解决它们的不稳定性问题。也就是说，Render进程、GPU进程和Plugin进程由于不稳定而引发的Crash不会导致整个浏览器崩溃。本文就对Chr
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2024-05-27 13:49:45
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