一、IO模型介绍同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(co
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2024-09-22 22:54:16
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nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1]DDP支持模型并行，而DP并不支持，这意味如果模型太大单卡显存不足时只能使用前者；DP是单进程多线程的，只用于单机情况，而DDP是多进程的，适用于单机和多机情况，真正实现分布式训练；DDP的训练更高效，因为每个进程都是独立的Python解释器，避免GIL问题，而且通信成本低，其训练速度更快，基本上DP已
我们已经讲过了什么是线程，那今天就来学习一下什么是进程，进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。进程是正在运行的程序的实例，简单的说就是比如我们自己在python文件中写了一些代码，这叫做程序，而运行这个python文件的时候就叫做进程什么是并发那什么是并发呢，并发就是在某个时间段内，两件或两件以上的事件轮流交
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2024-05-15 06:21:01
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1、什么是并发和并行并行: 就是在一个精确的时间片刻，两者同时执行
并发: 是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，在一个时间段上交替执行，看上去是同时进行2、并行和并发的区别并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。3、什么是同步和异步同步就是一个任
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2023-08-01 14:12:48
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# Python多进程推理
在现代应用中，尤其是在数据科学与机器学习领域，模型推理的速度和效率至关重要。为了实现高效的推理，Python的多进程技术成为了一个非常有用的工具。本文将探讨Python的多进程推理，介绍它的基本概念、应用场景，并通过代码示例展示如何实现多进程推理。
## 什么是多进程？
多进程是指同时运行多个进程，这样可以利用多核处理器的优势。与多线程相比，多进程有一个显著的优点
原创
2024-08-08 15:20:00
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<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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# 使用 Python 实现模型推理的多进程
在深度学习应用中，模型推理的速度往往是一个关键因素。尤其是当需要处理多个输入时，采用多进程可以大幅提升效率。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用 Python 实现模型推理的多进程。
## 整体流程
下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 定义模型加
原创
2024-08-28 04:28:45
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supervisor一、简介Supervisor 就是用 Python 开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台 daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。但是只能运行在 Unix-Like 的系统上，不能运行在 Windows 上。Supervisor 官方版目前只支持 Python 2.4 以上版本，但是还无法运行在 Python 3 上。supervisor
# Python多进程推理网络
在深度学习领域，神经网络的推理是指使用已经训练好的模型对输入数据进行预测或分类。在实际应用中，有时需要对大量数据进行推理，这时就需要考虑如何提高推理效率。Python中的多进程技术可以帮助我们实现并行推理，从而加快处理速度。
## 多进程概述
在Python中，多进程是指同时运行多个进程，每个进程都有独立的内存空间和运行环境。通过多进程技术，我们可以将任务分配
原创
2024-04-23 03:45:18
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CUDA存储器模型：GPU片内：register，shared memory；host 内存： host memory, pinned memory.板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;register: 訪问延迟极低； &nb
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2024-10-24 16:07:40
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 23:48:36
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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并发并发（concurrency）和其表现形式之一——并行处理（parallel processing）——是软件工程领域最广泛的话题之一。为什么在应用程序中需要并发，什么时候使用它，以及在 Python 中你可以使用的最重要的并发模型。多线程（multithreading）。多进程（multiprocessing）。异步编程（asynchronous programming）。为什么需要并发并发
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2023-07-24 19:45:25
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Python在2.6引入了多进程的机制，并提供了丰富的组件及api以方便编写并发应用。multiprocessing包的组件Process, Queue, Pipe, Lock等组件提供了与多线程类似的功能。使用这些组件，可以方便地编写多进程并发程序。
Process
Process等同于java.lang.Thread。start方法用以启动某个进程。一
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2023-09-02 11:22:35
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# Python 多进程推理模型的应用
在当今的机器学习和深度学习中，推理模型的效率和速度极为重要。随着数据规模的日益增长，单线程的推理方法已经无法满足实时性和高效性的要求。Python 的多进程能力可以帮助我们更好地利用多核 CPU 的资源，从而加快推理速度。本文将介绍如何使用 Python 的 `multiprocessing` 库实现多进程推理模型，并提供相关代码示例。
## 什么是多进
原创
2024-08-11 04:27:26
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# Python 测试模型推理时间
在机器学习和深度学习的应用中，模型推理时间是一个重要的性能指标。它直接影响到用户体验和系统的响应能力。本文将介绍如何使用 Python 测试模型推理时间，同时提供代码示例，帮助读者理解相关概念。
## 什么是模型推理时间？
模型推理时间是指给定输入数据后，模型进行预测所需的时间。在实际应用中，推理时间越短，系统响应越快。在选择和优化模型时，推理时间往往是一
原创
2024-09-22 07:09:26
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# PyTorch模型的并发推理
随着深度学习技术的不断发展，对于模型推理的性能需求也日益增长。尤其是在实际应用中，如何高效地同时处理多个推理请求成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现模型的并发推理，并通过代码示例展现实现的过程。
## 并发推理的概念
并发推理是指在同一时间内处理多个模型推理请求的能力。其主要好处包括：
- **提高吞吐量**：可以在单位时间内处
性能测试又称多用户并发性能测试。1、压力测试：压力测试的目标是测试在一定的负载下系统长时间运行的稳定性，尤其关注大业务量情况下长时间运行系统性能的变化（例如是否反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复）；压力测试是测试系统的限制和故障恢复能力，它包括两种情况： a.稳定性压力测试：在选定的压力值下，长时
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2023-11-24 09:47:32
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1、下载最新版的JMeter的文件压缩包到本地https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi2、解压出来得到如下文件夹3、打开bin文件夹找到jmeter.properties文件，打开它 4、找到第37行修改（添加）此条代码修改为中文language=zh_CN 5、然后找到jmeter.bat文件，双击打开 6、新建测试
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2024-01-31 18:16:00
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案例：多线程爬虫目标：爬取糗事百科段子，待爬取页面URL：http://www.qiushibaike.com/8hr/page/1要求：使用requests获取页面信息，用XPATH/re 做数据提取获取每个帖子里的 用户头像链接、用户主页、用户名、用户性别、用户年龄、段子内容、点赞次数、评论次数保存到本地json文件内采用多线程queue（队列对象）queue是python中的标准库，可以直接
