torch中的多线程threads学习 torch threads threads 包介绍 threads package的优势点: 程序中线程可以随时创建 Jobs被以回调函数的形式提交给线程系统,然后job由空闲下的thread执行 如果有ending callback(结束回调函数),那么当一个任务执行完毕将在主线程中执行该函数 Job的回调函数全部都是序列化的,包括一些界外变量(upvalue),这可以方便数据在线程之间的拷贝 job的回调函数返回值将传送给ending callback

  问题概述 单核CPU的计算机上, 多线程能够提高程序运行的性能吗? 这个问题看起来简单,实际很复杂,设计到多方面的因素. 首先我们要把概念搞清楚, 那就是什么是性能? 一般来说, 我们把运行一个任务所花的时间来评价性能, 所花的时间可以是在CPU上, 也可能是在I/O操作上, 运行任务的程序, 也可能同时在运行另外若干的任务(吞吐量). 这里我们把概念给缩小一下: 我们这里把性能限制在一个程序运行一个任务, 这个任务是只消耗CPU资源(CPU bound), 所花的时间越小, 说明性能越好.

问题分析 现代计算机一般都是多核cpu,多线程的可以大大提高效率,但是可能会有疑问,那单核CPU使用多线程是不是没有必要了,假定一种情况,web应用服务器,单核CPU.单线程,用户发过来请求,单个线程处理,CPU等待这个线程的处理结果返回,查询数据库,CPU等待查询结果...,只有一个线程的话,每次线程在处理的过程中CPU都有大量的空闲等待时间,那这样来说并行和串行似乎并没有体现并行的优势,因为任务的总量在那里,实际情况肯定不是这样的,即便是单核CPU,一个进程中往往也是有多个线程存在的,每个线

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor

你对Python 多线程有所了解的话.那么你对python 多线程在单cpu意义上的多线程与多cpu上的多线程有着本质的区别,如果你对Python 多线程的相关知识想有更多的了解,你就可以浏览我们的文章. Python多线程是单cpu意义上的多线程,它和多cpu上的多线程有着本质的区别. 单cpu多线程:并发 多cpu多线程:并行内部包含并发 在Python 多线程当中,存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)的东西,直译就是全局解释器锁.它的作用在于让同一时刻只能有一

原文:http://www.albahari.com/threading/ 文章来源:http://blog.gkarch.com/threading/part1.html 1简介及概念 C# 支持通过多线程并行执行代码,线程有其独立的执行路径,能够与其它线程同时执行. 一个 C# 客户端程序(Console 命令行.WPF 以及 Windows Forms)开始于一个单线程,这个线程(也称为“主线程”)是由 CLR 和操作系统自动创建的,并且也可以再创建其它线程.以下是一个简单的使用多线程的例

CreateThread简单那多线程编程 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 在进行多任务处理的时候我们往往会用到多线程技术,多线程理论上是多个线程同事处理不同的工作,但是这只针对多核的CPU而言 但是对于单核CPU多线程往往实现的方式是:CPU为各个线程分配时间片,让各个线程循环的执行,但是这个时间片又很短,所以给我 们只管的映像就好像是多个线程在同时工作. 本文主要使用windows API CreateThread函数进行多线程演示. 首先看看MSDN上关于Cr

更CPU多线程编程,通过笔者的研究发现,,pthreads使用日趋广泛.它是螺纹POSIX标准,它定义了一组线程的创建和操作API. 配置环境见上博客文章.配置环境后,只需要加入#include <pthread.h>,就能够使用pthreads的API了.本文主要介绍一下怎样使用pthreads创建多线程,并终止线程.分为三个部分.第一部分给出代码演示样例.第二部分对代码进行解说.第三部分给出执行结果. 一.代码演示样例 本程序创建了5个线程.分别输出Hello World!以及线程编号.

在多CPU多线程的编程中,通过作者的学习发现,pthreads的运用越来越广泛,它是线程的POSIX标准,定义了创建和操作线程的一整套API.环境的配置见上一篇博文,配置好环境后只需要添加#include <pthread.h>,就可以使用pthreads的API了.本文主要介绍一下如何使用pthreads创建多线程,并终止线程.分为三个部分,第一部分给出代码示例,第二部分对代码进行讲解,第三部分给出运行结果. 一.代码示例 本程序创建了5个线程,分别输出Hello World!以及线程编号.

一.基本概念 程序: 指令集,静态, 进程: 当程序运行时,会创建进程,是操作系统资源分配的基本单位 线程: 进程的基本执行单元,每个进程至少包含一个线程,是任务调度和执行的基本单位 > 进程和线程之间的关系: ① 一个线程只属于一个进程② 一个进程可以包含多个线程,只有一个主线程 >  进程和线程资源对比 ① 进程具有独立的空间和系统资源 ② 线程不具有独立的空间和系统资源 ③ 同一个进程下的多个线程共享该进程的空间和系统资源 ④ 局部变量不共享 > 多线程中对于贡献资源修改的问题 -

原文:http://www.albahari.com/threading/ 专题:C#中的多线程 1简介及概念Permalink C# 支持通过多线程并行执行代码,线程有其独立的执行路径,能够与其它线程同时执行. 一个 C# 客户端程序(Console 命令行.WPF 以及 Windows Forms)开始于一个单线程,这个线程(也称为“主线程”)是由 CLR 和操作系统自动创建的,并且也可以再创建其它线程.以下是一个简单的使用多线程的例子: 所有示例都假定已经引用了以下命名空间: using

threading简介:If you want your application to make better use of the computational resources of multi-core machines, you are advised to use multiprocessing. However, threading is still an appropriate model if you want to run multiple I/O-bound tasks si

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor.这些方法会重用原来tensor的特征. x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x,dtype=torch.float) 3.得到tensor的形状 x.shape() x.size() 4.tensor的运算 x = torch.rand(5,3)     y = torch.rand(5,3)

题记:作为测试工程师经常需要解决测试数据来源的问题,解决思路无非是三种:(1)直接从生产环境拷贝真实数据 (2)从互联网上爬取数据 (3)自己用脚本或者工具造数据.前段时间,为了获取更多的测试数据,笔者就做了一个从互联网上爬取数据的爬虫程序,虽然功能上基本满足项目的需求,但是爬取的效率还是不太高.作为一个精益求精的测试工程师,决定研究一下多线程在爬虫领域的应用,以提高爬虫的效率. 一.为什么需要多线程 凡事知其然也要知其所以然.在了解多线程的相关知识之前,我们先来看看为什么需要多线程.打个比方吧

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc

该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件. PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经完了过.为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么.为了提高认知,我们首先在MNIST上训练一个基础的神经网络,而不使用这些模块的任何特性:仅使用最基础的PyTorch tensor函数初始化.然后,一次添加一个来自torch.nn, torch.opti

​前言: 文章内容:线程与进程.线程生命周期.线程中断.线程常见问题总结 本文章内容来源于笔者学习笔记,内容可能与相关书籍内容重合 偏向于知识核心总结,非零基础学习文章,可用于知识的体系建立,核心内容复习,如果帮助,十分荣幸 相关文献:并发编程实战.计算机原理 CPU多级缓存架构 要学习多级缓存架构,我们首先要了解一些计算机的小知识 CPU缓存行(CPU Cache Line): CPU缓存中可分配的最小存储单元,通常64字节,缓存行是分段的,一个段对应一块. CPU看到一条读取内存的指令时,会

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

1. CPU vs. GPU: CPU核心少(几个),更擅长串行任务.GPU有很多核心(几千个),每一个核都弱,有自己的内存(几个G),很适合并行任务.GPU最典型的应用是矩阵运算. GPU编程:1)CUDA,只能在英伟达:2)OpenCL类似CUDA,好处是可以跑在任何平台上,但相对慢一些.深度学习可以直接调用现成的库,不用自己写CUDA代码. 用cuDNN比不用快几倍. 深度学习的瓶颈可能不在GPU的运算,而在GPU和数据的通信上,解决办法是:1)把数据读入RAM:2)用SSD而不是HDD:

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)