目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。 manager = Manager() inp
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2023-09-14 00:06:37
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多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有
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2023-10-25 10:03:48
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进程和线程进程：一个在内存中运行的应用程序，每个进程有自己独立的一块内存空间。资源分配的最小单位。线程：进程中的一个执行单元，程序执行的最小单位。一个进程可以有多个线程。Python的多线程特点：在Python中，由于GIL的存在，在多线程的时候，同一时间只能有一个线程在CPU上运行，而且是单个CPU，不管CPU核数为多少。所以，Python不能利用多线程发挥多核的优势，但是，可以通过多进程实现多
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2023-11-22 18:37:05
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最近在pytorch下面做模型推理，官网pytorch默认就用了MKLDNN做优化，在pytorch里MKLDNN的多核多线程的调度用了OpenMP来做控制，所以可以用设置OpenMP环境的方法来控制OpenMP的调度逻辑，这里面发现一些有趣的现象。 首先做一些代码修改以便在pytorch下面最大程度的利用MKLDNN加速通过设置环境变量MKLDNN_VERBOSE=1来观察默认pyto
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2023-08-11 17:08:44
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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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2023-09-27 20:23:01
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1.线程是程序执行的最小单位，而进程是操作系统分配资源的最小单位；2.一个进程由一个或多个线程组成，线程是一个进程中代码的不同执行路线；3.进程之间相互独立，但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间*包括代码段，数据集，堆等）及一些进程级的资源（如打开文件和信号等），某进程内的线程在其他进程不可见；4.调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多使用Threading模块创建线程 thr
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2024-10-22 11:20:59
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一行代码加速Pytorch推理速度6倍Torch-TensorRT 是 PyTorch 的集成，它利用 NVIDIA GPU 上的 TensorRT 推理优化。 只需一行代码，它就提供了一个简单的 API，可在 NVIDIA GPU 上提供高达 6 倍的性能加速。话不多说, 线上代码, 再解释原理!! 文章目录一行代码加速Pytorch推理速度6倍学习目标内容1. 安装2. ResNet-50 概
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2024-01-24 21:26:45
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1. 用torch tensor在GPU上运算来生成数据集，加速数据生成如果数据集需要在线生成(即在dataloader 里面 计算生成 feature 和label), 如果数据量比较大，并且涉及到矩阵运算，可以用torch tensor来计算。把矩阵放到GPU上计算的快。如果构造dataset 时 是通过cuda tensor计算得到的，那么在创造dataloader 通过多线程加载数据时，请
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2024-02-29 10:38:39
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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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## 多线程推理神经网络PyTorch实现
### 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch来实现多线程推理神经网络。多线程推理可以提高神经网络的推理效率，特别是在大规模数据集上进行推理时。我们会按照以下步骤进行操作：
1. 加载预训练的神经网络模型
2. 准备推理数据
3. 创建多线程推理引擎
4. 进行推理并输出结果
### 步骤详解
#### 1. 加载预训练的神经网络模型
原创
2023-12-04 13:32:57
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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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TensorRT是NVIDIA官方推出的模型推理性能优化工具，适用于NVIDIA的GPU设备，可以实现对深度神经网络的推理加速、减少内存资源占用。TensorRT兼容TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架。在工业实践中能够提高基于深度学习产品的性能。本文记录使用TensorRT加速Pytorch模型推理的方法流程，包括TensorRT的安装、将Pytorch模型转换成TensorR
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2023-09-26 10:33:37
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对于多线程而言，它不仅可能会带来线程安全问题，还有可能会带来性能问题，不是说使用多线程就多牛多牛了。我们在开发中让多个线程同时工作，加快程序运行速度，反而会带来了性能问题，因为单线程程序是独立工作的，不需要与其他线程进行交互，但多线程之间则需要调度以及合作，调度与合作就会带来性能开销从而产生性能问题。1.都有哪些性能问题存在？性能问题有许多的表现形式，比如服务器的响应慢、吞吐量低、内存占用过多就属
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2024-08-12 19:33:03
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基本介绍PyTorch允许在TorchScript模型推理过程中使用多个CPU线程来保证推理过程执行，以下图片展示了并行过程的不同层级关系： 如上图所示，对于应用程序，首先其有一个线程池用来处理输入该应用程序的输入数据。对于神经网络中，该线程池中的线程可以是一个是包装了推理模型的线程。如图从线程池中引申出来的单个线程(推理线程)，该线程会调用JIT解释器来一个接一个地执行该与推理模型线程中的操作。
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2024-04-26 17:20:10
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在这一部分我们为检测创建输入输出管线，包含从硬盘的读取图片，做出预测，用预测画出锚框，保存到硬盘中，也会学习怎么使用摄像头实时检测工作。 我们需要安装OpenCV3 在目录文件夹中创建检测文件detector.py，在开头导入如下包from __future__ import division
import time
import torch
import torch.nn as nn
from
一、多线程的三大问题：可见性、原子性，有序性。1.可见性：因CPU缓存导致，因为多线程的本质就是利用上多核CPU的性能，由于每个现代CPU都有一级或者二级CPU cache用来提升性能，所以如果使用多线程对堆数据进行修改操作，势必会先读取到CPU缓存中，然后在缓存中修改后写回到堆内存。如果多个线程同时操作，就会造成A、B线程同时读取一条数据，然后A、B都在各自CPU cache中进行了修改，写回堆
多线程线程与进程线程创建继承Thread类实现Runnable接口实现Callable接口线程状态线程中断守护线程线程同步Synchronized死锁线程池ThreadLocal高并发ReentrantLockReadWriteLockStampedLockAtomic常用API 线程与进程一个进程可以包含一个或多个线程，但至少会有一个线程。操作系统调度的最小任务单位其实不是进程，而是线程。创建
DataLoaderDataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor，用于后面的训练。通过 DataLoader，使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理
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2023-06-07 14:56:03
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DDP是目前Pytorch推荐的多GPU训练方法，它支持单机多卡，多机多卡等情况。目前pytorch对DDP技术中进程的启动方式又分为launch脚本启动，和mp模启动。就目前而言，pytorch更推荐采用mp的方法，但launch的方法使用的也很广，所以下面一并做一些介绍。1.DataParallel 和 DistributedDataParallel之间的比较首先，DP是单进程多线程，只可以在
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2023-10-17 22:44:04
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目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。manager = Manager()
input_queue = manager.Queue()
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2023-09-03 10:37:28
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