这个函数首先根据环境中的sharing strategy来决定共享内存的使用方式,然后若storage原本不在共享内存中的话,就把它拷到共享内存中去,比如_share_fd_()的实现。 04 小结 看到这里,我们可以大概得出一个结论了。 Worker进程从Dataset中读出来的Tensor本身是普通的CPU Tensor,但当把它放到multiprocessing.Queue中去的时候,...
torch.zeros(4, 4).share_memory_() processes = [] for rank in range(4): p = mp.Process(target=shared_memory_task, args=(shared_tensor, rank)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() print(shared_tensor) if __name__ == '__main__': main_shared_memory()...
可能有读者会表示不对啊,Pytorch中每个张量有一个tensor.share_memory_()用于将张量的数据移动到主机的共享内存中呀,如果CUDA内存直接担任共享内存的作用,那要这个API干啥呢?实际上,tensor.share_memory_()只在CPU模式下有使用的必要,如果张量分配在了CUDA上,这个函数实际上为空操作(no-op)。此外还需要注意,我们...
因为pin_memory与电脑硬件性能有关,pytorch开发者不能确保每一个炼丹玩家都有高端设备,因此pin_memory默认为False。 如果机子的内存比较大,建议开启pin_memory=Ture,如果开启后发现有卡顿现象或者内存占用过高。 总之官方的默认值很有可能不是最好的。在MNIST这样的小数据集上,pin_memory关闭比较好。而且,num_workers...
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database,闪电般的内存映射数据库。它文件结构简单,一个文件夹,里面一个数据文件,一个锁文件。数据随意复制,随意传输。它的访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可。 图像数据集归根究底从图像文件而来。引入数据库存放数...
share_memory_() TensorDict comes with a dedicated tensordict.nn module that contains everything you might need to write your model with it. And it is functorch and torch.compile compatible! Code transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) + td_module = SafeModule...
StopIteration self.preload() return batch class MXFaceDataset(Dataset): def __init...
首先,我们将对整个 CT 扫描的每个切片执行分割。由于我们需要逐个患者的 CT 逐个切片进行处理,我们构建一个Dataset,加载具有单个series_uid的 CT 并返回每个切片,每次调用__getitem__。 注意特别是在 CPU 上执行时,分割步骤可能需要相当长的时间。尽管我们在这里只是简单提及,但代码将在可用时使用 GPU。
此外,analysis_recognition_dataset.py 文件中还包含一个建立关系映射字典的函数,可以通过读取含有映射关系txt的文件,构建出字符到id和id到字符的映射字典。这服务于后续transformer训练过程,以方便字符关系快速实现转换。 def load_lbl2id_map(lbl2id_map_path): """ 读取 字符-id 映射关系记录的txt文件,并返回 ...
python create_data.py create_kitti_info_file --data_path=${KITTI_DATASET_ROOT} 创建reduced point cloud文件 python create_data.py create_reduced_point_cloud --data_path=${KITTI_DATASET_ROOT} 创建groundtruth-dataset文件 python create_data.py create_groundtruth_database --data_path=${KITTI_DATA...