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&
目录一、程序和进程二、创建进程三、使用类的方式来创建进程四、创建 进程对象的时候传递参数五、 进程是不共享全局变量的六、进程间通信(IPC)---Queue七、进程vs线程八、进程池九、进程池间的通信一、程序和进程程序：一段代码，这个代码规定了将来运行时程序执行的流程进程：一个程序运行起来之后，代码+用到的资源(cpu、内存、网络等)称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单位二、创建进程from
关于单例模式：问题：单例模式在本地测试时一切正常，当运行在生产环境下，单例不生效，会创建出多个实例。原因：Django/Flask本地环境的runserver为单进程多线程，单进程下当然共享一份内存，而在生产环境的多worker下，每个进程都有自己的内存空间，因此也有自己的实例。 关于全局变量：同样的问题，在生产环境中，多个worker之间是无法共享一个全局变量的，一个worker修改了
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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python中的并发有三种形式，多进程、多线程、协程。执⾏并发任务的⽬的是为了提⾼程序运⾏的效率。一、多进程的创建：多进程的创建方法有两种：1、通过Process创建多进程Process语法结构：Process(group, target, name, args, kwargs)
group：指定进程组，⼤多数情况下⽤不到
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务
nam
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2023-08-31 08:33:27
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第一种方式 Process 第二種
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2023-06-25 16:18:51
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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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在当今互联网架构中，Flask 是一个非常流行的 Python Web 框架，但在处理高并发或资源密集型任务时，我们常常会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，“Python Flask 实现多进程”成为一个备受关注的话题。在本文中，我们将全面探讨如何在 Flask 应用中有效地实现多进程支持。
### 背景描述
Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，但它本身是单线程的，可能在处理多个客户端
简介flask是一个轻量级的基于Python的web框架。它没有太多复杂的功能，就像koa，需要一系列的插件来扩展其他功能，被称为microframework。flask没有默认使用的数据库等。其他Python web框架：Django：它比flask重的多。包含了web开发的常用功能，orm、session、form、admin、分页、中间件、信号、缓存、contenttype等等，Django
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2024-09-25 07:04:09
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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
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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
128阅读
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
# 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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一、参数 app.run()中可以接受两个参数，分别是threaded和processes，用于开启线程支持和进程支持。 二、参数说明 1.threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程; 2.processes：进程数量，默认为1. 三、使用范例
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2018-10-29 11:32:00
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多进程池Flask实战应用 import json import math import flask from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor app = flask.Flask(__name__) process_pool = Proce ...
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2021-09-11 12:39:00
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