为什么用threading.local?我们都知道线程是由进程创建出来的，CPU实际执行的也是线程，那么线程其实是没有自己独有的内存空间的，所有的线程共享进程的资源和空间，共享就会有冲突，对于多线程对同一块数据处理的冲突问题，一个办法就是加互斥锁，另一个办法就是利用threading.localthreading.local 实现的的基本思路: 给一个进程中的多个线程开辟独立的空间来分
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2023-07-21 22:47:02
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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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flask部署过程中受制于网络传输，和存读图片时间，检测存在较高延迟，通过多线程部署以达到降低延迟的目的。gunicorn可实现多线程和生产环境部署。gunicorn目前支持linux，不支持windows，所以在linux里面安装。在linux建立虚拟环境，正常环境可能出问题。之后pip install gunicorn gevent安装好之后，找不到gunicorn，就为gunicorn添加软
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2024-04-03 13:01:06
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DDP是目前Pytorch推荐的多GPU训练方法，它支持单机多卡，多机多卡等情况。目前pytorch对DDP技术中进程的启动方式又分为launch脚本启动，和mp模启动。就目前而言，pytorch更推荐采用mp的方法，但launch的方法使用的也很广，所以下面一并做一些介绍。1.DataParallel 和 DistributedDataParallel之间的比较首先，DP是单进程多线程，只可以在
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2023-10-17 22:44:04
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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() inp
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2023-09-14 00:06:37
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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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多线程是加速程序计算的有效方式，类似于并行计算，在一个脚本中同一时间同时运行多个程序。1.多线程基础操作：1.1导入模块import threading1.2获取已激活的线程数print(threading.active_count())1.3查看所有线程信息print(threading.enumerate())
# [<_MainThread(MainThread, started 14
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2024-06-10 15:44:37
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# Python 多线程 Flask 实现指南
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用 Python 中的 Flask 框架实现多线程功能。首先，让我们看一下整个流程：
```mermaid
journey
title Python 多线程 Flask 实现流程
section 准备工作
开发者准备工作环境
section 创建 Flask 应用
原创
2024-03-22 03:37:16
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批量测试postman批量测试flask多进程与多线程的区别多进程多线程多线程和多进程的选择使用flask 后台运行Linux查看并杀死被占用的端口清华源 + pip下载速度加快Linux查看占用GPU的进程 postman批量测试使用postman进行高压测试，查完官方文档后确定他是串行运行的，等待一个post有响应结果后在发送下一个post请求，但我觉得还可以了，主要是测试连续请求会不会顺序
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2023-07-24 15:45:08
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image.png
Flask多线程机制发送请求和服务器处理请求的线程之间的关系? 客户端发送十个请求，Flask开启多少个线程处理请求？其实是由web服务器开启的多线程。 如果要上生产线，一般不会用Flask自带的web server。 对于一个web网站而
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2023-10-23 23:45:20
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作为著名Python web框架之一的Flask，具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点，因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务，提供API的首选框架。
众所周知，Flask默认不支持非阻塞IO的，当请求A还未完成时候，请求B需要等待请求A完成后才能被处理，所以效率非常低。但是线上任务通常需要异步、高并发等需求，本文总结一些在日常使用过程中所常用的技巧。一、前沿异步和多线程有什么区
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2023-07-11 17:52:35
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目录1. GIL2. API3. 创建子线程4. 线程同步4.1. 有了GIL，是否还需要同步？4.1.1. 死锁4.1.2. 竞争条件4.1.3. GIL去哪儿了4.2. Lock（互斥锁）4.2.1. 避免死锁4.3. RLock（可重入锁）4.4. Condition（条件变量）4.5. Event（同步条件）4.6. 信号量(Semaphore)4.7. Barriers4.8. Usin
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2023-06-09 22:00:38
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# PyTorch多线程实现指南
## 简介
在深度学习领域，PyTorch是一款非常流行的深度学习框架。PyTorch提供了丰富的功能和强大的性能，但在处理大规模数据集和复杂模型时可能会遇到性能瓶颈。为了充分利用计算资源，我们可以通过多线程的方式来加速训练过程。本文将介绍如何使用PyTorch实现多线程，并给出详细的步骤和示例代码。
## 多线程实现流程
下面的表格概述了使用PyTorc
原创
2023-09-22 20:41:12
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pytorch加速方案
pytorch没有像mxnet的RecordIO文件，每次读大量小图很是吃力，硬盘不给力的话耗时基本堵在加载数据上了，试过lmdb，快则快矣，然不支持训练过程中随机shuffle，终放弃。-----2020.05.01更新------nvidia-dali最好用没有之一，版本更新很快，越新的支持的扰动越多，再也不用手写多线程加载数
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2023-07-14 14:15:02
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初学者的并行编程指南在参加 Kaggle 的 Understanding the Amazon from Space 比赛时，我试图对自己代码的各个部分进行加速。速度在 Kaggle 比赛中至关重要。高排名常常需要尝试数百种模型结构与超参组合，能在一个持续一分钟的 epoch 中省出 10 秒都是一个巨大的胜利。让我吃惊的是，数据处理是最大的瓶颈。我用了 Numpy 的矩阵旋转
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2023-12-27 09:38:45
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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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PyTorch训练中Dataset多线程加载数据，而不是在DataLoader背景与需求现在做深度学习的越来越多人都有用PyTorch，他容易上手，而且API相对TF友好的不要太多。今天就给大家带来最近PyTorch训练的一些小小的心得。大家做机器学习、深度学习都恨不得机器卡越多越好，这样可以跑得越快，道理好像也很直白，大家都懂。实际上我们在训练的时候很大一部分制约我们的训练的速度快慢被IO限制住
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2023-09-14 00:06:18
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PyTorch入门总结21 自定义数据集1.1 从csv文件读取数据集名和标记1.2 显示样本图像和标记1.3 自定义数据集1.4 自定义变换1.5 数据集迭代器2 利用torchvision包构建数据集 1 自定义数据集本文利用的数据集是面部姿势数据集，内容为一个名为face_landmarks.csv和69张后缀为.jpg的面部图片。 其中，face_landmarkers.csv文件的内容
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2024-07-24 12:16:50
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深度学习踩坑记录（缓更） 文章目录深度学习踩坑记录（缓更）1. caffe2线程泄露2.pandas包没有'read_csv'或者‘read_excel’3.RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered4. opencv-python cv2.imshow()等函数调用报错5.dicom2nifti.exceptions.Conver
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2024-08-12 10:18:37
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一、多卡训练原理1.为什么要多卡训练： 简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。
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2023-09-07 15:17:54
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