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...
python使用share memory pytorch shared memory Tensor和numpy对象共享内存,所以他们之间的转换很快,而且几乎不会消耗什么资源。但这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。 b.add_(2) # 以`_`结尾的函数会修改自身 print(a) print(b) # Tensor和Numpy共享内存 [4. 4. 4. 4. 4.] # b原有...
使用预训练模型进行句对分类（Paddle、PyTorch）
在我们的单卡多进程模型中,共享内存实际上可以直接由我们的CUDA内存担任。 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...
现在，很多人都不知道 PyTorch 中的 Tensor 方法是 share_memory_()，然而，该函数正好可以触发那个特定 Tensor 的保存内存的完整重建。该方法的执行过程是创建共享内存的一个区域，其可以在不同的进程中使用。最终，该函数可以调用以下的函数：static THStorage* THPStorage_(newFilenameStorage)(ptrdiff_t size){...
现在,很多人都不知道 PyTorch 中的 Tensor 方法是 share_memory_(),然而,该函数正好可以触发那个特定 Tensor 的保存内存的完整重建。该方法的执行过程是创建共享内存的一个区域,其可以在不同的进程中使用。最终,该函数可以调用以下的函数: static THStorage* THPStorage_(newFilenameStorage)(ptrdiff_t size)...
share_memory() if args.no_shared: optimizer = None else: optimizer = my_optim.SharedAdam(shared_model.parameters(), lr=args.lr) optimizer.share_memory() 在每个train进程中,player需要定期地和share model进行同步,从而保证整体优化的方向一致。 model.load_state_dict(shared_model.state_dict()) ...
if__name__ =="__main__":t = torch.zeros(2)t.share_memory_()print('before mp: t=')print(t) p0 = mp.Process(target=action,args=(0,t))p1 = mp.Process(target=action,args=(1,t))p0.start()p1.start()p0.join()p1.join()print('after mp: t...
您可以在此处的“池和进程”部分中使用上面的方法,并且要获得更快的速度,可以使用share_memory_()方法在所有进程之间共享张量,而无需复制数据。 9. 参考: https://documen.tician.de/pycuda/ https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html https://discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on...
num_processes= 4model=MyModel()#注意:这是 "fork" 方法工作所必需的model.share_memory() processes=[]forrankinrange(num_processes): p= mp.Process(target=train, args=(model,)) p.start() processes.append(p)forpinprocesses: p.join() ...