Threading模块是python3里面的多线程模块，模块内集成了许多的类，其中包括Thread，Condition，Event，Lock，Rlock，Semaphore，Timer等等。下面这篇文章主要通过案例来说明其中的Event和Segmaphore（Boundedsegmaphore）的使用。关于Lock的使用可以移步到我之前写的文章python同步原语--线程锁。 Event
经常用不同电脑的话,电脑1与电脑2都会修改一些配置.如果在1处修改了某某配置,想在2处同样应用该配置,就必须得同步. 最好就是有一个不断线的中间服务器作为中心.这样1处改变了,向上.然后2处要修改的话,先向下,再向上.这样就同步了数据. 今天用gitee,码云来作为同步的中心.然后码云又说可免费申请企业版,5人.就申请了.然后创建了一个仓库.共享区.用来提供服务.实在非常方便. 我前几天在浏览os
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2024-01-17 15:36:40
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GoodSync是一款使用创新的最好的文件同步软件，可以在你的台式机、笔记本、USB外置驱动器等设备直接进行数据文件同步软件。 GoodSync将高度稳定的可靠性和极其简单的易用性完美结合起来，可以实现两台电脑、电脑与云端网盘、电脑和远程FTP服务器、电脑与U盘之间的数据和文件的同步转换。 GoodSync可以备份U盘中中的数据或者其他文件到个人电脑的硬盘上。支持简体中文界面。它会自动分析
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2024-07-01 08:29:50
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没钱的时候，用此方案做网站内容的负载均衡、异地备份，经济实惠又方便（仅针对网站文件做实时同步，如果数据库，则考虑mysql的多主架构)一、机器配置及机房IPA机，位于杭州，IP： 115.33.25.25 CentOS 6.4_x64B机, 位于米为，IP: 192.8.172.133 CentOS 6.4 _x64 二、基础软件因为要实现数据文件的实时同步，需要借助如下两个软
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2024-03-15 08:19:43
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eventbus注册在Activity or 其它页面上，收到事件后，遍历数据列表，更新，然后通过RecyclerView的onDataItemChanged方法局部更新。但是在很多场景，比如西瓜feed，feed框架之下的view层次非常深。很多时候Rd只关注某类卡片下的某个UI组件，Feed框架和顶层页面容器离的很远，修改成本高，容易出错，对feed框架或者顶层容器的侵入比较大。另外，onDa
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2024-07-11 16:48:01
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# PyTorch如何多rank同步方案解析
在分布式训练中，PyTorch提供了多种机制来实现不同rank之间的同步。这些机制包括使用`torch.distributed`模块中的函数来进行通信和同步操作，以及使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`模块来自动处理同步。
在本文中，我们将探讨使用
原创
2023-11-26 10:03:24
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第4章 pytorch基础pytorch4.1数据类型dimension为0的标量dim为1dim，size/shape区别dim为2dim3适合rnndim4适合图片，CNN随机生成4.2 生成torch不初始化的tensor后面一定要覆盖full:全填充arange/range4.3 索引与切片基础索引方式连续索引隔行采样index_select直接选取...表示所有都取，方便书写mask 和
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2023-09-11 21:30:20
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现在是互联网时代，软件产品在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。这不，就拿记事来说吧，现在越来越多的人开始在桌面便签软件上记事了。当然了，电脑（Win7及其以上版本）上有系统自带的Windows便签，很多手机上也有系统自带的便签app，大家可以根据自己当时所处的环境自由选择！只不过，记在电脑便签里的内容，没办法在手机端查看；而记在手机便签里的内容，同样也没办法直接在电脑桌面上查看。这么一来，就
# 解决多卡训练loss同步的方案
在使用PyTorch进行多卡训练时，由于每个GPU上的计算是并行的，导致在计算loss时可能会出现不同GPU上的loss值不一致的情况。为了解决这个问题，我们可以使用PyTorch提供的`torch.distributed`包中的`all_reduce`函数来同步所有GPU上的loss值，以保证在更新模型参数时的一致性。
## 方案实现
### 环境设置
原创
2024-07-07 04:33:29
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PyTorch的一个简单的网络1 class ConvBlock(nn.Module):
2 def __init__(self):
3 super(ConvBlock, self).__init__()
4 block = [nn.Conv2d(...)]
5 block += [nn.ReLU()]
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2024-06-18 21:47:03
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Realm的特点：手机数据库：Realm是第一个手机数据库，数据库从基础搭建到运行都是在手机/平板/智能佩戴设备上。使用简单：数据可以直接通过代码查询到，消除了对象关系映射ORM的性能和维护问题。使用直观方便，几分钟便可运行起来。现代化：支持简单的线程安全、关系和加密。快捷：realm维护一个非常丰富的特性集的时候都比任何原生SQLite的普通操作要快。Realm 
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2024-09-11 17:27:09
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一、几个比较常见的概念：rank: 多机多卡时代表某一台机器，单机多卡时代表某一块GPUworld_size: 多机多卡时代表有几台机器，单机多卡时代表有几块GPUlocal_rank: 多机多卡时代表某一块GPU， 单机多卡时代表某一块GPU单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。DP：适用于单机多卡（=多进程）训练。算是旧版本的DDPDDP：适用于单机多卡训练、多机多卡。二、常见的多gpu使
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2023-10-17 17:17:58
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朋友要求婚，请我帮忙做个小软件，希望他能控制周边朋友的手机，同时播放求婚用的歌曲。想法挺好的，奈何时间紧急，花了几个小时，帮他实现了一个粗糙的版本，可以控制连接上的手机同时播放、暂停、停止放歌。 基本想法是使用C/S架构，一台手机做为服务器，其他手机做为客户端，所有客户端用soc
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2024-01-17 06:52:21
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开发初体验-多设备协同1 鸿蒙应用基础知识1.1 应用简介1.2 编写鸿蒙应用2 多设备协同应用开发2.1 创建应用项目2.2 设计用户界面2.3 实现应用功能2.3.1 权限申请2.3.2 实现应用迁移3 编译与运行X 往期文章 1 鸿蒙应用基础知识1.1 应用简介同一应用一次开发，多端部署 可在不同设备间迁移，并完成自适应布局 鸿蒙应用的结构层次如下图所示分布式任务调度 支持跨设备远程访问启
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2023-11-24 23:32:19
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设备联动API 顾名思义就是能让不同设备联动的API。换句话说：在某个场景下，你希望打开门的同时会灯光会自动亮起来！你希望室内温度超过28度以后就能自动打开空调！你希望下雨天窗户能自动关闭晴天窗户能自动打开 ！。。。。。等等，调用设备联动API即可轻松实现这些场景啦。有没有觉得很便利啊！！！ 下面教授大家如何使用这个设备联动API。使用之前，你需注意的是：1）设备联动API是
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2024-09-01 12:42:43
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插件名称：Settings Sync插件地址：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Shan.code-settings-sync插件说明：多个设备来回安装vscode插件及快捷键配置很麻烦，用这个插件就可以通过配置文件的形式在多个设备之间同步vscode的配置了安装步骤 -->文字版1.mac版 vs-cod...
原创
2021-07-13 14:10:11
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插件名称：Settings Sync插件地址：://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=
原创
2022-02-04 12:14:07
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1.模型并行 vs 数据并行左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。2.模型并行用的比较少，目前没有啥例子来说明一下这模型并行。3.数据并行这种并行方式用的比较多，资料也比较多，我有实际应用过，积累如下。数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。注意：多卡训练要考虑通信开销的，是
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2023-08-28 09:05:35
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torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写简便，使用仍十分广泛。示例：import torch
import torch.nn as nn
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2023-06-30 16:53:10
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PyTorch源码浅析：简介这个系列文章自底向上针对PyTorch核心源码进行解析，从Tensor库→神经网络算符→自动微分引擎→Python扩展，一共五篇。代码较多，理解有限，如发现理解不当或表达不妥的地方，还请在评论区指出。目录1. THTensorPyTorch中Tensor的存储和表示分开，多个THTensor可能共享一个THStorage，每个THTensor可能拥有不同的view（e.
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2023-09-21 10:19:32
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