共享张量shared_tensor可以被多个进程修改。 总结 PyTorch中的多线程处理可以显著提高性能,特别是在数据加载和分布式训练时使用torch.multiprocessing模块,可以有效地利用多个cpu,从而实现更快、更高效的计算。无论您是在处理大型数据集还是训练复杂模型,理解和利用多处理技术对于优化PyT...
共享张量shared_tensor可以被多个进程修改 总结 PyTorch中的多线程处理可以显著提高性能,特别是在数据加载和分布式训练时使用torch.multiprocessing模块,可以有效地利用多个cpu,从而实现更快、更高效的计算。无论您是在处理大型数据集还是训练复杂模型,理解和利用多处理技术对于优化PyTorch中的性能都是必不可少的。使用分布式...
main_shared_memory() 共享张量shared_tensor可以被多个进程修改 总结 PyTorch中的多线程处理可以显著提高性能,特别是在数据加载和分布式训练时使用torch.multiprocessing模块,可以有效地利用多个cpu,从而实现更快、更高效的计算。无论您是在处理大型数据集还是训练复杂模型,理解和利用多处理技术对于优化PyTorch中的性能都是...
多进程实践——multiprocessing 笔者最近在实践多进程发现multiprocessing,真心很好用,不仅加速了运算,同时可以GPU调用,而且互相之间无关联,这样可以很放心的进行计算。 譬如(参考:多进程): from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print 'Run task %s (%s)...' % (...
main_shared_memory() 共享张量shared_tensor可以被多个进程修改 总结 PyTorch中的多线程处理可以显著提高性能,特别是在数据加载和分布式训练时使用torch.multiprocessing模块,可以有效地利用多个cpu,从而实现更快、更高效的计算。无论您是在处理大型数据集还是训练复杂模型,理解和利用多处理技术对于优化PyTorch中的性能都是...
其实MultiProcessing包干的事情下面的图片说的很清楚了,就是在Python的MutliProcessing库的基础上增加了一系列的custom reducer来完成进程间关于Tensor和Cuda Event的通信。所以Pytorch MultiProcessing库核心增加的reducer就是Tensor Reducer和CudaEvent Reducer,其中Tensor的Reduce的方式又会根据Tensor是CPU Tensor还是GPU Tensor有...
importtorch.multiprocessingasmpdefmodify_tensor(tensor):tensor+=1# 将共享内存中的张量每个元素加1if__name__=="__main__":shared_tensor=original_tensor.share_memory_()# 创建进程并传入共享张量p=mp.Process(target=modify_tensor,args=(shared_tensor,))p.start()p.join()# 等待进程结束print("修改后...
torch.multiprocessing是本机multiprocessing模块的封装。封装了multiprocessing模块。它注册自定义的reducer,它使用共享内存为不同进程中的相同数据提供视图共享。一旦张量/存储被移动到shared_memory(参见sharememory()),就可以将其发送到其他进程而不进行其它任何操作。
[1]Pytorch: multiprocessing [2]Pytorch: What is the shared memory? [3] Recht B, Re C, Wright S, et al. Hogwild!: A lock-free approach to parallelizing stochastic gradient descent[J]. Advances in neural information processing systems, 2011, 24. ...
需要注意的是,torch.multiprocessing.spawn函数会自动将数据分布到各个进程中,并在所有进程执行完成后进行同步,以确保各个进程之间的数据一致性。同时,该函数还支持多种进程间通信方式,如共享内存(Shared Memory)、管道(Pipe)等,可以根据具体的需求进行选择。