参考1 参考2 参考3异步、同步 ；阻塞、非阻塞回调函数 18.2.1更新:我犯了一个很大的错误，之前我调试的环境是sublime text3，后来我在pycharm下运行，结果正常多了。2.2：可是pycharm就没错吗？当然不是，在这里我又被坑了一次import multiprocessing as mp
import threading
import
目录1 pytorch使用多个GPU同时训练2 Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别3 多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题解决办法1 pytorch使用多个GPU同时训练在pytorch上使用多个GPU(在同一台设备上，并非分布式）进行训练是件非常容易的事情，只要在源代码中添加（修改）两行代码即可。把模型放在GPU上：device = torch.de
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2023-07-12 09:55:09
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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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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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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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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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# 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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# PyTorch DDP 多进程简介
在深度学习中，训练大型模型通常需要处理大量的数据，这对于单个设备而言可能是一项令人望而却步的挑战。为了解决这一问题，PyTorch 提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称 DDP）功能，使得我们能够在多个 GPU 甚至多个节点上并行训练模型。本文将介绍 PyTorch DDP 的基本概念、使用方法，并提供一个简单的代
原创
2024-09-18 04:00:00
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1. 多进程与多线程（1）背景：为何需要多进程或者多线程：在同一时间里，同一个计算机系统中如果允许两个或者两个以上的进程处于运行状态，这便是多任务。多任务会带来的好处例如用户边听歌、边上网、边打印，而这些任务之间丝毫不会互相干扰。使用多进程技术，可大大提高计算机的运算速率。（2）多进程与多线程的区别：进程：程序在计算机上的一次执行活动。进程分为：系统进程和用户进程。当运行一个程序时，实际就是启动了
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&
# PyTorch 多进程打印指南
在深度学习与分布式计算的领域中，多进程（multiprocessing）是一种高效的方式来利用计算机的多核处理能力。尤其是在使用 PyTorch 进行模型训练时，合适地运用多进程可以大幅提升训练速度和效率。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多进程，并且通过一个简单的示例展示多进程打印的实现方式。
## 什么是多进程？
多进程是一个计算机科学中的概念，
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到一些报错。这些报错往往与进程间的通信、共享内存或模型序列化有关。下面是我对“PyTorch多进程报错”的详细分析和解决过程。
## 背景
在进行深度学习模型训练时，我们往往希望利用多核CPU加速训练过程。PyTorch 提供了简单的接口来支持多进程。但是，当多个进程尝试共享资源时，由于Python的GIL(Global Interpreter L
背景在学习pytorch自带的数据并行训练时，有两个库，torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，其中第一个库是多线程，也就是一个线程控制一个GPU，第二个是多进程，一个进程控制一个GPU。 如果是一个进程控制一个GPU的话，我们会用到torch.multiprocessing库，用它生成多线程，并使每个线程与每
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2023-09-28 20:44:47
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栈区（stack） 由编译器自动分配和释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其他操作类似于数据结构中的栈。堆区（heap） 一般有程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束后可能有OS回收。它和数据结构中的堆不是一回事，分配方式类似于链表。全局区（静态区static） 全局变量和静态变量存储在这一区域，初始化的全局变量和静态变量在这一区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一
# PyTorch 多进程数据共享的探索
在深度学习的研究和应用中，数据的加载和处理是一个关键的步骤。尤其是在使用 PyTorch 进行大规模模型训练时，有效地管理多个进程的数据共享显得尤为重要。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多进程进行数据加载与共享，并提供示例代码。
## 为什么需要多进程？
对于大型数据集，单线程的数据加载可能会导致数据瓶颈，影响模型的训练效率。多进程可以在数据
# PyTorch 多进程 Tensor 共享
在深度学习研究和应用中，数据并行是提高计算效率的重要手段之一。PyTorch 提供了多进程（multiprocessing）的方法来帮助用户充分利用多核 CPU 的优势。在这篇文章中，我们将讨论如何在 PyTorch 中使用多进程来共享 Tensors，并介绍相应的代码示例。在文章的最后，我们还会使用图形化工具展示多进程的工作流程和任务安排。
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# PyTorch 模型多进程共享教程
在深度学习的训练过程中，使用高效的资源管理和计算能力是至关重要的。特别是在进行模型训练时，多进程共享模型可以显著提高训练效率。这篇文章将指导你如何在 PyTorch 中实现模型的多进程共享。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 模型多进程共享的基本流程：
| 步骤 | 描述
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
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
预备知识模型并行( model parallelism )：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器，如AlexNet的训练。数据并行( data parallelism )：即把数据切分，输入到不同的机器有同一个模型的多个副本，每个机器分配
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2024-09-14 20:49:50
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