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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Java 中最烦人的，就是多线程，一不小心，代码写的比单线程还慢，这就让人非常尴尬。通常情况下，我们会使用 ThreadLocal 实现线程封闭，比如避免 SimpleDateFormat 在并发环境下所引起的一些不一致情况。其实还有一种解决方式。通过对parse方法进行加锁，也能保证日期处理类的正确运行，代码如图。1. 锁很坏但是，锁这个东西，很坏。就像你的贞操锁，一开一闭热情早已烟消云散。所以
一个简单的多线程Python爬虫最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用Scrapy的，但是遇到了下面两个问题:前端页面是用JS模板引擎生成的接口主要是用POST提交参数的目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用Scrapy，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。本文中的部分链接可能需要FQ。参考资料：http://www.ib
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
235阅读
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
521阅读
### Python ONNX推理多进程多线程实现教程
#### 一、整体流程
下面是实现"Python ONNX推理 多进程 多线程"的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Python ONNX推理多进程多线程流程
section 准备工作
开始 --> 下载ONNX模型
下载ONNX模型 --> 加载ONNX模
原创
2024-04-28 04:43:32
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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
187阅读
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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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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前言OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容：中间表示 ONNX 的定义标准PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法推理引擎 ONNX Runtime、TensorRT 的使用
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
475阅读
## 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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# 优化PyTorch ONNX推理速度
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些性能优化的问题。今天，有一位刚入行的小白向你询问关于"PyTorch ONNX推理速度慢"的问题。让我们来一起解决这个问题吧。
## 整个流程
首先，让我们整理一下优化PyTorch ONNX推理速度的流程。我们可以用下面的表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-06-01 06:57:02
732阅读
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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# 如何实现 PyTorch ONNX 推理 YOLOv5
在深度学习项目中，将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式并进行推理是一项常见的需求。YOLOv5 是一种高效的目标检测模型，本文将指导你如何将其推理过程实现`PyTorch ONNX 推理 YOLOv5`。
## 整体流程
下面是你需要遵循的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:22:25
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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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作者：龟壳（一）Pytorch分类模型转onnx 实验环境：Pytorch2.0 + Ubuntu20.041.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。
2.torch.load：使用pickl
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2023-06-18 00:57:52
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开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框...
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2021-10-25 17:36:16
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