多线程之volatile

C++中多线程编程之volatile分析 volatile是c++的关键字之一,其修饰的变量表示容易被修改,要求编译器不要对其读写进行优化。 volatile主要有以下特点: 1:对其修饰的变量,每次读取必须去内存中读取数据,而不相信寄存器或者cache中的数据准确性。 2:vs中,在同一个线程中,volatile修饰的变量的,对于其读操作,在其之后的所有写操作都会在读之前完成,不会被编译器优化乱序执行影响到,对于其写操作,所有 阅读详情

volatile

Synchronized 同步锁给多个线程访问的代码块加锁以保证线程安全性。多线程之Synchronized
缺点:加锁后多个线程需要频繁判断锁状态,很消耗资源。所以就有了volatile 关键字,一种轻量级的解决方案。
特点:

  1. 内存可见性:线程对 volatile 变量的修改,对其他线程都是可见的。即获取 volatile 变量的值都是最新的。volatile的本质告诉jvm当前变量在工作内存中的值不确定,需要直接从主内存读取。
  2. 禁止指令重排:
    1. 指令重排:JVM 在编译 Java 代码时或 CPU 在执行 JVM 字节码时,对现有指令顺序进行重新排序,优化程序的运行效率。(在不改变程序执行结果的前提下)

    2. 指令重排可以优化程序的执行效率,但在多线程问题上会影响结果。
      解决办法:内存屏障。内存屏障是一种屏障指令,使 CPU 或编译器对屏障指令之前和之后发出的内存操作执行一个排序的约束。

四种类型:LoadLoad 屏障、StoreStore 屏障、LoadStore 屏障、StoreLoad 屏障。(Load 代表读取指令、Store 代表写入操作)

在 volatile 变量上的体现:(JVM 执行操作)

	1. 在每个 volatile 写入操作前插入 StoreStore 屏障;
	2. 在写操作后插入 StoreLoad 屏障;
	3. 在读操作前插入 LoadLoad 屏障;
	4. 在读操作后插入 LoadStore 屏障;
  1. 非同步:与Synchronized最大的不同,volatile 的使用范围比较窄,多用于修饰 static 静态变量。
  2. 不保证原子性。

经典案例

  public class TextInstance {
   
      public static volatile TextInstance instance;
      public static TextInstance getInstance() {
                if (instance == null) {
                    synchronized (TextInstance.class) {
                        if (instance == null) {
                            instance = new TextInstance();
                        }
                    }
                }
          return instance;
       }
  }

volatile和Synchronized区别:

  1. volatile的本质告诉jvm当前变量在工作内存中的值不确定,需要直接从主内存读取。Synchronized锁定当前变量,当当前线程访问当前变量时,阻塞其他的线程访问知道当前线程完成变量操作。
  2. volatile 仅用于修饰 static 静态变量。Synchronized可用于变量、方法、类。
  3. volatile仅能实现变量的改可见性,不能保证原子性。而Synchronized既能保证可见性又能保证原子性。
  4. volatile不回阻塞线程。Synchronized可阻塞线程。
多线程之可见性:volatile 一.什么是volatile,它的作用是什么 我们知道线程安全的三大核心就是原子性、可见性和顺序性,synchronized可以实现原子性,而volatile就是来实现可见性。 那么什么是可见性呢? 我们知道,在现代计算机中,由于 CPU 直接从主内存中读取数据的效率不高,所以都会对应的 CPU 高速缓存,先将主内存中的数据读取到缓存中,线程修改数据之后首先更新到缓存,之后才会更新到主内存。如... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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