知识点 _ 是PyTorch中参数操作函数的一个约定，用于表示这些函数是在原地（in-place）进行操作的。原地操作是指在不创建新的对象的情况下，直接修改原来的对象。 不希望原地修改参数，可以使用对应的非原地操作函数，如 fill 和 normal，它们会返回一个新的张量，而不改变
六种进程间通信方式的Python3.6代码实现msg_queue (消息队列)pipeline for single duplex (单工管道)pipeline for half duplex (半双工管道)name pipeline (命名管道)share memory (共享内存)semaphore (信号量)#消息队列
from multiprocessing import Process
转载
2024-05-18 22:06:14
50阅读
今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展。在正式开始前，我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中，最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module，用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单，但是，计算效率却未必最佳，另外，如果我们想实现的功能过于复杂，可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求
转载
2023-11-17 23:09:54
112阅读
注：以下是在Windows系统下的操作。打开这个：注意选择python版本。由于在命令行模式下进入python环境后import torch是没问题的，而pycharm里import torch确有问题，所以应该是pycharm里的python版本不对。在命令行里输入“where python”可以获得python的路径，这样的话像下图那样选择就可以啦！ ps：第一张图是个好东西。我发现
转载
2023-06-02 14:53:37
267阅读
我们现在知道，进程之间彼此是孤立的，唯一通信的方式是队列或管道，但要让这两种方式完成进程间通信，底层离不开共享内容，这就是今天的主角：共享内存。创建共享值得方法Value
v=Value(typecode,arg1,...,argN,lock):typecode:要么是包含array模块使用的相同类型代码(如'i'、'd'等)的字符串，要么是来自ctypes模块的类型对象(例如：ctypes.c_
转载
2023-10-03 09:51:56
55阅读
1、基本概念 多个进程可以协同工作来完成一项任务，通常需要共享数据。所以在多进程之间保持数据的一致性就很重要，需要共享数据协同的进程必须以适当的策略来读写数据。同步原语和线程的库类似。 - Lock：一个Lock对象有两个方法acquire和release来控制共享数据的读写权限。  
转载
2023-05-31 23:15:39
166阅读
# 使用 PyTorch 进行深度学习的入门指南
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架。对于刚入行的小白来说，学习 PyTorch 可能会有一点困惑。但别担心，本文将一步步带领你完成在 Python 中使用 PyTorch 的流程。
## 流程概览
下面是实现 PyTorch 的基本流程，包括安装、导入库、创建张量、构建模型、训练模型等步骤。我们将以表格的形式展示这些步骤：
原创
2024-09-09 06:41:55
48阅读
Python的高并发困扰了我很长时间。在这里我总结一下我目前粗浅的理解，欢迎大家来讨论。Python的thread并做不到真正的parallelism，因为有一个GIL(Global Interpreter Lock),所以同时只能执行一个thread的任务。对于计算量大的任务，没有必要开多个thread，因为来回切换线程也有overhead。那什么时候用呢?比如说I/O bottleneck的任
转载
2023-06-25 15:05:39
79阅读
********进程之间的数据共享********（了解）
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后尝试使用数据库来解决现在进程之间的
转载
2023-05-26 20:18:00
153阅读
1、同步锁 # 锁通常被用来实现对共享资源的［同步］访问。
# 为每一个共享资源创建一个Lock对象，
# 当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），
# 待资源访问完后，再调用release方法释放锁：
import time
import threading
def addNum():
global num
转载
2023-12-18 17:54:30
24阅读
一、必备的理论基础操作系统理论：操作系统是一个协调\管理\控制计算机硬件资源与应用软件资源的控制程序操作系统的两大功能:将复杂的硬件操作封装成简单的接口给应用程序或者用户去使用将多个进程对硬件的竞争变得有序二、进程理论2.1什么是进程？进程指的是一个正在进行/运行的程序，进程是用来描述程序执行过程的虚拟概念。进程的概念起源于操作系统，进程是操作系统最核心的概念，操作系统其它所有的概念都是围绕进程的
进程间的同步一、进程同步_信号传递（Event）#encoding=utf-8
import multiprocessing
import time
def wait_for_event(e):#无超时等待
"""Wait for the event to be set before doing anything"""
print('wait_for_event: startin
转载
2024-07-24 06:48:48
108阅读
# 深入了解 PyTorch 的导入
在 Python 中，使用深度学习框架通常需要在开头导入必要的库和模块。PyTorch 是其中一个非常流行的深度学习框架，以其灵活性和高效性著称。在本篇文章中，我们将通过实例介绍如何在 Python 中导入 PyTorch，以及它的基本用法。
## PyTorch 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook AI Researc
# 如何使用Python中的torch包
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何在Python中使用torch包。torch是一个用于科学计算的开源机器学习库，特别适用于构建神经网络和深度学习模型。作为一个经验丰富的开发者，我将带领你从头开始，一步一步地了解如何使用torch包。
## 整个过程的流程
在开始之前，让我们先来了解一下整个过程的步骤。下面是一个展示了使用torch包的流程的表格。
原创
2023-09-13 11:05:10
705阅读
What is Pytorch？Pytorch 是 torch 的 python 版本,是由 Facebook 开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络 (DNN) 编程。简单说起来就是与 tensorflow 竞争的产品，不论使用哪一个，最终都能得到差不多的效果。How to use Pytorch了解一个框架（语言），最重要的环节便是熟悉语法、方法和接口。较为基础和重要的一些将
转载
2023-08-06 19:49:04
293阅读
互斥量mutex 进程间也可以使用互斥锁，来达到同步的目的。但应在pthread_mutex_init初始化之前，修改其属性为进程间共享。mutex的属性修改函数主要有以下几个。 主要应用函数： pthread_mutexattr_t mattr 类型： 用于定义mutex锁的【属性】 pthrea
转载
2019-08-21 17:07:00
152阅读
2评论
一、上下文切换技术简述在进一步之前，让我们先回顾一下各种上下文切换技术。不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候，指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里，还有执行时的环境情况等所有有关的信息。当我们说“上下文切换”的时候，表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术。而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接下去的CPU时间的方
转载
2024-07-10 20:23:54
31阅读
实习的时候要用上QT开发，之前没用过，再看我之前的博客，我发现我什么都用过一点，却什么都不精。不过之前春招告诉我，JAVA这条路真难走，竞争太大了。真不如安心学C/C++，正好这次实习QT也是用的C++的，正好重新学习一下。这次实习采用小组合作形式，内容是模拟一个只能家居系统，我负责TCP通信这一块（PC客户端与硬件客户端通信，中间有一个服务器），之前其实没有怎么用过，其实也算新手上路，也遇到挺多
转载
2024-10-08 13:17:20
28阅读
what： 逻辑上将老年代的内存分成大小一致的卡片（card，一般128个字节），每个用1个标记位来记录，将所有的卡片收集到一起来管理，就构成了表格（mark table）。 当改写引用，是从老年代到新生代的，那么对应card在table中的标记就变为1，即该卡就是dirty card。该过程可以在 ...
转载
2021-10-20 17:36:00
147阅读
2评论
目录 一、多进程抢占输出资源二、使用锁维护执行顺序三、多进程同时抢购余票四、使用锁来保证数据安全 通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。一、多进程抢占输出资源
转载
2023-08-04 23:35:49
29阅读
