Python中的变量并不直接存储值,而是存储了值的内存地址或者引用,假如为不同变量赋值为相同值,这个值在内存中只有一份,多个变量指向同一块内存地址.

​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南

1 Redis存储机制: redis存储的数据类型包括,String,Hash,List,Set,Sorted Set,它内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,这个对象基本结构见下: typedef struct redisObject { unsigned type,           // 4字节,数据类型 unsigned encoding,       // 4字节,编码方式 unsigned lru,            // 24字节,置换算法 i

一.内存管理 1.垃圾回收机制 不能被程序访问到的数据,就称之为垃圾. 1.1.引用计数 引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数的. 每一次对值地址的引用都使该值的引用计数+1:每一次对值地址的释放都使其引用计数-1:当一个值的引用计数为0时,就会被系统的垃圾回收机制回收. 1.2.循环导入: # 循环引用,内存泄漏 ls1 = [666] ls2 = [888] ls1.append(ls2) ls2.append(ls1) print(ls1) # [666, [888, [...]]]

1.内存管理介绍 内存管理,是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术.其最主要的目的是如何高效,快速的分配,并且在适当的时候释放和回收内存资源. 内存管理的实现方法有很多种,他们其实最终都是要实现 2 个函数: malloc 和 free: malloc 函数用于内存申请, free 函数用于内存释放.               从上图可以看出,分块式内存管理由内存池和内存管理表两部分组成.内存池被等分为 n块,对应的内存管理表,大小也为 n,内存管理表的每一个项对应内存池的一块内存.

值内存管理 Python采用的是基于值得内存管理方式,如果为不同变量赋值为相同值,这个值在内存中只有一份,多个变量指向同一块内存地址. id(x) : 用于返回变量所指值的内存地址 x = 3 print(id(x)) y = x print(id(y)) x+=6 print(id(x)) print(id(y)) x = 3 y = 3 print(id(x)) print(id(y)) 结果如下,可以看到 当x的值改变,他的内存地址也随之改变 140736218649696 1407362

内存管理 Python解释器由c语言开发完成,py中所有的操作最终都由底层的c语言来实现并完成,所以想要了解底层内存管理需要结合python源码来进行解释. 1. 两个重要的结构体 include/object.h #define _PyObject_HEAD_EXTRA \ struct _object *_ob_next; \ struct _object *_ob_prev; #define PyObject_HEAD PyObject ob_base; #define PyObject_

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

Python两个变量的值进行交换的方法 使用第三方变量: '''这是第一种赋值方法,采用第三方变量''' c = a a = b b = c 使用两个变量: '''使用两个变量''' a = a+b #取两个数的和 b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a,完成值的交换 使用两个变量的另一种方法: a,b = b,a

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特