当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

Windows下的多线程 http://blog.csdn.net/ganpengjin1/article/category/2541791 使用C/C++建立DLL,环境VS2013 新建Win32工程,下一步,类型选择DLL 选中导出符号.不选空项目,让系统生成所需文件. 为了生成和使用的项目使用同一组头文件,一般使用这样的: #ifdef MYLIB_EXPORTS #define MYLIB_API __declspec(dllexport) #else #define MYLIB_AP

自从学了操作系统知识后,我就对多线程比较感兴趣,总想让自己写一些有关多线程的程序代码,但一直以来,发现自己都没怎么好好的去全面学习这方面的知识,仅仅是完成了操作系统课程上的小程序,对多线程的理解也不是很透彻.现在保研了,发现自己的时间也比较充裕了,因此想自己去系统的学习一下多线程的编程,说做就马上做(当时还躺在床上),我立马去图书馆,检索有关多线程的书籍,最终决定选择<Windows环境下多线程编程原理与应用>这本书,虽然有点旧,但对我这个菜鸟来说,还是有很多的东西需要学习的.因此就拿着本书开

最近两天被windows下pytorch的安装给搞得很烦了,不过在今天终于安装成功了,如下图所示 下面详细说下此次安装的详细记录吧.我的电脑环境是Windows10+cuda9.0+cudnn7.1. 首先按照流程百度安装教程,然后发现大部分都是用官网https://pytorch.org/提供的命令安装,如下图所示 然后再安装的过程中,出现了很多HTTP之类的错误,而根据我安装其他python库的经验的话,意思就是访问国外的网站的话速度太慢了直接导致断掉,然后我根据错误来查找解决方案,得到的结

1 开发环境准备 Python 3.7+Anaconda3 5.3.1(64位)+CUDA+Pycharm Community 2 安装Anaconda 2.1 进入官网下载: 根据windows版本选择64位或32位进行下载,这里选择3.7版本64位进行下载. 2.2 下载后获得.exe文件,双击运行 2.2.1  点击"Next" 2.2.2  点击"I Agree" 2.2.3  点击"Next" 2.2.4  默认安装路径,点击"

Windows下的进程和Linux下的进程是不一样的,它比较懒惰,从来不执行任何东西,它只是为线程提供执行环境,然后由线程负责执行包含在进程的地址空间中的代码.当创建一个进程的时候,操作系统会自动创建这个进程的第一个线程,成为主线程.线程由两部分组成:一是线程的内核对象.操作系统用它来对线程实施管理,内核对象也是系统用来存放线程统计信息的地方.二是线程栈.线程栈用于维护线程在执行代码时所需的所有函数参数和局部变量.线程可以访问所在进程的内核对象的所有句柄.所有内存和这个进程中的其他线程的堆栈.

之前用c++实现过基于windows socket的单线程TCP服务器(http://www.cnblogs.com/jzincnblogs/p/5170230.html),今天实现了一个多线程的版本,可以接受多个客户端的请求,原理与之前的单线程版本相似,只是在多线程版本中主线程用于监测客户端请求,每当有新客户端请求连接,主线程便新开一个线程用户处理客户端的请求.代码如下: 头文件: #ifndef SERVER_H #define SERVER_H #include <Winsock2.h>

pthreads扩展安装步骤 1.查看phpinfo() 获取PHP版本号及位数(x86表示32位,x64表示64位).编译器版本.PHP配置文件加载所在位置等.如下图所示: 2.pthreads扩展下载地址:http://windows.php.net/downloads/pecl/releases/pthreads/ 3.在扩展列表中找到对应版本 4.php_pthreads-2.0.9-5.5-ts-vc11-x86.zip参数详解 2.0.9代表pthreads的版本号 5.5代表php

之前都在服务器上跑pytorch,近来发现新版本可在windows上跑了,甚是开心. 环境: windows7  python3 无CPU 步骤: 1. 确保确保python版本在3.5.3/3.6.2及以上版本,更新时只需下载所需的python setup exe,会有更新提示,无需 2. 到pytorch官网 https://pytorch.org/  按照指令安装: 3. 如果import torch 无错,安装即完成 报错: 出现: import torch File "C:\Anaco

学习了几天多线程技术,做个总结,便于记忆. 一般 多线程传递参数 为 void*  所以会有一个强制转换过程  (int*) (void *)等,传递多个参数选择 结构体指针.为了避免多个线程访问数据冲突 会有一个 叫做  “临界区”CRITICALSECTION“ 类 ,防止读写数据冲突, 大概流程是: CRITICAL_SECTION cs; init CS(cs); the one process enter CS ..... leaveCS DELETE(cs); 在利用多线程时候,会遇

好消息!!目前pytorch已经提供windows官方支持,可以直接安装了,请移步这里. pytorch是facebook开发的深度学习库,其目标是想成为深度学习领域整合gpu加速的numpy.笔者研究的re-id领域最近有不少基于pytoch的代码,跟进一下.因为编程时一直远程到工作站上不太方便,本地开发用的是windows(笔记本对ubuntu的支持不佳),无奈pytoch目前还没有对windows的官方支持(计划0.4版本开始支持,目前是0.3.1),.所幸的是知乎用户蒲嘉宸一直在提供适合

1.  互斥量,Mutex #include <Windows.h> #include <iostream> using namespace std; DWORD WINAPI Thread1(LPVOID lpParmeter); DWORD WINAPI Thread2(LPVOID lpParmeter); static HANDLE g_hMutex = INVALID_HANDLE_VALUE; static int g_iCnt = 100; int main() {

<一>线程间同步原因 线程间竞争共享资源: 线程间为完成某个任务而协作: 通过互斥量可以实现线程间由于竞争所需要的同步,通过事件可以实现线程间由于协作所需要的同步. 信号量很好地将互斥量和事件结合起来,同时解决竞争和协作问题. 信号量的两个核心操作:提高计数值和降低计数值(Up 和 Down).Down操作时检查信号量的计数值是否大于0,如果大于0,则信号量的计数值减1,线程继续运行:如果计数值为0,线程由于不能获得信号量而进入睡眠状态.这两个操作都是不可再分的操作. 与信号量有关的函数: 函

<一>事件 事件主要用于线程间传递消息,通过事件来控制一个线程是处于执行状态还是处于挂起状态. 事件和互斥量之间的差别: 事件主要用于协调两个或者多个线程之间的动作,使其协调一致,符合逻辑.一个线程等待某个事件的发生,另一个线程则在事件发生后产生一个信号,通知那个正在等待的线程(我的理解:线程A等待键盘输入,线程B在有键盘输入后发送一个信号给A,使得A可以执行,事件就是“键盘输入”). 互斥量主要是为了保证在任何时刻只有一个线程在使用共享资源,线程的运行次序是随机的,有操作系统决定,因此互斥量

<一>临界段 临界段对象通过提供所有线程必须共享的对象来控制线程.只有拥有临界段对象的线程才能够访问保护的资源.在另一个线程可以访问该资源之前,前一线程必须释放临界段对象,一遍新的线程可以获取对对象的访问权. 注意:互斥量是内核对象,可以跨进程使用,而临界段对象只能在进程内的线程间使用(虽然互斥量可以用于进程内的线程,但线程间的通信,互斥量没有临界段对象高效). 与临界段有关的API函数 名称 作用 InitializeCriticalSection() 创建一个临界段 DeleteCriti

<一>互斥的同步机制 思想:当一个线程获得互斥量了后,其他所有要获取同一个互斥量的线程都处于阻塞状态,直到第一个线程释放互斥量为止. 设想几个线程竞争同一个互斥量,其中一个线程获得了互斥量.其他线程将被阻塞,进入睡眠状态.处于睡眠状态的线程几乎不消耗资源,这就有利于提高系统的运行效率.当占有互斥量的线程释放互斥量时,等待该互斥量的所有线程都将被“唤醒”,这些线程一起竞争该互斥量. <二>Win32 API中的互斥函数 函数名 作用 CreateMutex 创建一个新的互斥量 Ope

纤程 纤程(fiber): 相当于用户级别的线程或轻进程.纤程由Win32库函数支持,对核心是不可见的.纤程可以通过SwitchToFiber显示至另一合作纤程,以实现合作纤程之间的协同.线程是在Windows内核中实现的,纤程是在用户模式下实现的,内核对纤程一无所知,内核会根据我们定义的算法来对纤程进行调度.一个线程可以包含一个或多个纤程. 与纤程有关的函数: 要使用纤程,首先要做的就是把当前线程转换为纤程: PVOID ConvertThreadToFiber(PVOID pvParam);

  一.创建线程 1>windows HANDLE aThread[MAX_THREAD]; 函数原型: HANDLE WINAPI CreateThread( _In_opt_ LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes, _In_ SIZE_T dwStackSize, _In_ LPTHREAD_START_ROUTINE lpStartAddress, _In_opt_ LPVOID lpParameter, _In_ DWORD dwCreatio

1.  互斥量,Mutex #include <Windows.h> #include <iostream> using namespace std; DWORD WINAPI Thread1(LPVOID lpParmeter); DWORD WINAPI Thread2(LPVOID lpParmeter); static HANDLE g_hMutex = INVALID_HANDLE_VALUE; ; int main() { HANDLE hThread1 = INVAL

问题描述 python环境下安装cpu版本pytorch,安装成功,但是导入出错. 报错如下 解决方法 参考博客,大家解决方法大概有:升级numpy.添加.dll文件到环境变量,均没有成功.本地python版本为python3.6.0,升级为python3.6.5版本,继续导入: 报错如上,大概是说我的numpy版本的问题.于是,将numpy版本更新: 更新完成 后,重新导入: 没有报错了. 总结 1. 和python版本有关系.综合网上博文,好像3.6.0版本会报错,但是3.6.x(x>0)版

https://pytorch.org/get-started/locally/ 去官网,选择你需要的版本. 把 pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 命令行执行. CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台.查看自己的CUDA版本步骤如下