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
# PyTorch 多进程推理的深入探讨
在现代深度学习应用中，推理（Inference）是一个关键步骤。尤其是在需要实时性和高效率的场景下，多进程推理可以显著提升性能。本文将深入探讨如何使用 PyTorch 实现多进程推理，提供详细的代码示例，并通过状态图和关系图帮助更好地理解相关概念。
## 什么是多进程推理？
在深度学习模型部署的过程中，推理是指利用训练好的模型进行预测的过程。单线程推
原创
2024-08-02 06:29:39
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第四节课进行学习。2 作业题目必做题: (1) 对 “./images/car.jpg” 做语义分割，提取出里面的车辆，模仿上课时，对“可视化推理结果”和“BGRA 四通道图”进行保存。(2) 自己找 2 张
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2023-08-08 15:29:29
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在现代深度学习的应用中，模型推理速度已成为重要的研究和应用方向。特别是在使用 PyTorch 进行多进程模型推理时，如何高效地利用系统资源，提高推理性能，已经成为开发者需要面对的挑战。本文将深入探讨“PyTorch 多进程模型推理”的相关问题，从多个维度对其性能、特性、实战案例及深度原理进行剖析。
> **技术定位：** PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其提供了灵活的多进程和多线程
写在前面因为项目的需要，开始接触模型推理（Model Inference）和模型服务化（Model Serving），即模型部署（Model Deployment）。近期在做PyTorch模型部署有些学习心得，趁热打铁记录下来。如果文章中有纰漏，非常欢迎斧正！本文需要读者对torch有一定的了解，因为本文将讨论的重点是torch的模型保存的加载的办法、当前基于torch模型的几种服务化框架。全文将
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2023-09-14 16:24:17
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torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
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2024-05-14 19:48:25
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通用深度学习推理服务可在生产环境中快速上线由TensorFlow、PyTorch、Caffe框架训练出的深度学习模型。dl_inference是58同城推出的通用深度学习推理服务，使用dl_inference只需要将模型文件放在指定目录然后启动服务就可以进行推理请求调用。dl_inference当前支持TensorFlow、PyTorch和Caffe模型，提供GPU和CPU两种部署方式，并且实现了
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2024-08-09 17:51:02
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作者： Ashish Datta, Sai Jayanthi, Natalie Kershaw (Microsoft), Yamini Nimmagadda, Sesh Seshagiri编译：李翊玮介绍您是否希望最少的代码更改下将 PyTorch API 与 OpenVINO™ 工具包 结合提升推理性，同时进行？不用再犹豫了，我们与微软紧密合作开发并很高兴地宣布，OpenVINO™与ONNX R
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2024-05-21 15:59:04
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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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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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# 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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多任务之进程一 多任务的概念 指在同一时间内同时执行多个任务. 例如 可以同时运行微信和QQ 二 多任务执行方式 1并发:指单核CPU 执行任务 . 操作系统让各个软件交替执行. 由于CPU执行速度太快,让我们感觉是在同时运行的. 2并行:指多核CPU执行任务,操作系统会给每个内核安排一个软件进行执行.是真正一起执行软件的.&n
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2024-09-28 22:46:38
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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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并发编程之多进程一 、multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块用来开启子进程，并在子
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2024-03-22 21:07:53
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# 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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# 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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进程通信的含义 进程是转入内存并准备执行的程序,每个程序都有私有的虚拟地址空间,由代码,数据以及它可利用的系统资源(如文件,管道)组成.多进程/多线程是windows操作系统的一个基本特征.Linux系统一般都统称为进程. 由于不同的进程运行在各自不同的内存空间中,其中一个进程对于变量的修改另一方是无法感知的,因此,进程之间的消息传递不能通过变量或其他数据结构直接进行,只能通过进程间通信来完成.
一.进程新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的。1.在UNIX中：fork会创建一个与父进程一摸一样的副本2.在Windows：系统调用CreateProcess创建进程进程的状态程序遇到IO操作(Input、output)，会阻塞，IO完成会进入就绪状态，此时等待cpu执行。正在执行的程序时间片完(cpu切到其他程序执行)，会进入就绪状态。1.进程创建方式在
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2023-11-15 18:34:26
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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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