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
# 这是学习廖雪峰老师python教程的学习笔记1、概览Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用。fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用g
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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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
【多任务编程】1.意义： 充分的利用计算机资源提高程序的运行效率 2.定义： 通过应用程序利用计算机的多核资源达到同时执行多个任务的目的，以此来提升程序的执行效率 3.实施方案： 多进程 多线程 4并行： 多个计算机核心在同时处理多个任务，这多个任务间是并行关系 5.并发： 同时处理多个任务，内核在任务间不断的切换，达到好像都在处理运行的效果【多进程】进程的定义： 程序在计算机中的一次执行过程程序
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2024-01-08 14:04:46
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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
# 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
308阅读
# 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
128阅读
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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安装依赖pip3 install multiprocess单个进程单个进程其实就是只有一个主进程。程序代码在主进程的控制下顺序执行。def f1():
for _ in range(3):
print('hello')
def f2():
for _ in range(3):
print('world')
if __name__ == "_
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2023-05-31 00:28:47
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一 multiprocessing模块介绍二 Process类的介绍三 Process类的使用四 守护进程五 进程同步(锁)六 队列（推荐使用）七 管道八 共享数据九 信号量(了解）十 事件(了解)十一 进程池 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
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2023-07-03 19:14:30
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一、进程的概念 进程是是一个正在运行的程序的实例（飘～～～），是系统分配资源的单位(线程是执行的单位)，包括内存，打开的文件、处理机、外设等，进程由两部分组成： 1、进程的内核对象：即我们通常所讲的PCB（进程控制块），该结构只能由该内核访问，他是操作系统用来管理进程
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精选
2009-09-07 21:02:12
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Windows 编程（多进程） 进程组成: 操作系统用来管理进行的内核对象 内核对象也是系统用来存放关于进程的统计信息的地方.内核对象是 操作系统内部分配的一个内存块,该内存块是一种数据结构,其成员负责维护 该对象的各种信息. 地址空间 它包含所有可执行模块或 DLL 模块的代码和数据.另外,它也包 ...
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2021-08-21 01:30:00
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# Python多进程在Windows下的实现
## 引言
在Windows操作系统下，Python提供了多进程的功能，可以同时执行多个任务，提高程序的运行效率。本文将介绍如何在Windows下使用Python实现多进程。
## 流程图
首先，我们来看一下整个实现的流程，如下图所示。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建子进
原创
2023-08-16 17:45:16
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# 使用 PyTorch 实现多进程训练
在深度学习的训练过程中，尽可能提高训练效率是每位开发者都追求的目标。PyTorch 提供了 `multiprocessing` 库，让我们得以实现多进程并行计算。本文将带领你了解如何在 PyTorch 中实现多进程训练。
## 整体流程
下面是一个简化的步骤表，以展现使用 PyTorch 进行多进程训练的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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