设置进程池:使用multiprocessing的Pool来创建一组进程。每个进程将执行指派给它的任务。 代码示例 以下是一个简单的代码示例,展示了如何将多进程任务分配到不同的GPU上。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportm
使用多个过程训练一个模型:import torch.multiprocessing as mpdef train(model): for data, labels in data_loader: optimizer.zero_grad() loss_fn(model(data), labels).backward() optimizer.step() # 这将更新共享参数model = nn.Sequential(nn.Linear(n_in, n_h1), nn.ReLU(), nn.Linear(n_h1, ...
Python 提供 threading 与 multiprocessing 两种标准并行模型。由于 GIL 限制，多线程适合 I/O 密集任务，而多进程适合 CPU 密集型计算任务。multiprocessing.Pool 提供了简单的并行接口：from multiprocessing import Poolwith Pool(4) as p: results = p.map(func, dataset)此外，推荐使用 joblib、concurrent.futur...
在 Python 中，并发执行主要可以通过多线程（threading）、多进程（multiprocessing）以及协程（coroutines，...
该书的代码包也托管在 GitHub 上,网址为github.com/PacktPublishing/Hands-On-GPU-Programming-with-Python-and-CUDA。如果代码有更新,将在现有的 GitHub 存储库上进行更新。 我们还有来自我们丰富书籍和视频目录的其他代码包,可在github.com/PacktPublishing/上找到。去看看吧! 下载彩色图像 我们还提供了一个 PDF ...
2.2 改用GPU处理计算密集型程序 三、用python写并行程序 四、multiprocessing实战 小子今天想来谈谈“并行计算”,作为一个非科班人员,我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了。这就要说下我前几天做的一个作业了,当时我用python写了个程序,结果运行了一天,这个速度可让我愁了,我还怎么优化,怎么交作业啊...
在这个程序中,我们把要执行的相关任务,包含GPU矩阵的转化与分配,都放到了一个函数中,然后通过multiprocessing开启一个子进程,来执行这个任务,并且在任务中甚至不需要手动执行del这个删除的操作。这么一来,我们既可以实现对象的即时销毁,也通过进程控制的机制确保在显存中占用的位置被清空。如果进程执行中存在一些问题,还...
所以此时,一般使用多进程的方式实现(multiprocessing库)。虽然对于多进程,网上资料一搜一大把,但是这并不妨碍实际操作过程中会踩到坑。 需求分析 现在我们有一个worker函数,接受不同的输入参数args,之后进行一些计算。每个进程都可以起一个worker函数。 然而,在计算的时候,我们需要借助一些计算资源(如GPU、网络服务器等...
multiprocessing.Pool 提供了简单的并行接口: from multiprocessing import Poolwith Pool(4) as p: results = p.map(func, dataset) 此外,推荐使用 joblib、concurrent.futures 等高阶并行库,简化任务管理并提升容错性。对于科学计算中的批量仿真、参数扫描等任务,这些工具尤为高效。
从Python 3开始,标准库中已经有了实现多进程的模块 multiprocessing ,用它可以非常便捷地实现多进程进程并发。multiprocessing 模块中的 Pool 类,能自动将输入划分为若干个子集,并将这些子集分配给多个进程。 在前述代码中,使用 Pool 启动 10 个进程,完整代码如下: ...