[Torch多进程队列使用方法详解]

最新推荐文章于 2024-08-14 17:41:51 发布

完美代码

最新推荐文章于 2024-08-14 17:41:51 发布

阅读量816

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

谢绝转载-https://update.blog.youkuaiyun.com

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/update7/article/details/129808151

Python 专栏收录该内容

1151 篇文章 ¥299.90 ¥399.90

订阅专栏

本文详细介绍了Torch多进程队列的使用，包括基本用法和高级特性。通过队列，可以在多进程中高效地传递数据。讨论了设置队列最大长度以限制元素数量，以及阻塞写入和读取操作，确保数据处理的同步。同时提醒在使用多进程时需注意避免死锁问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

[Torch多进程队列使用方法详解]

在深度学习中，数据的处理往往是一个重要的环节。而且，在处理大规模数据时，单线程程序往往会遇到性能瓶颈，为了在较短的时间内处理完大规模数据，我们可以使用多进程技术来提高程序的性能。Torch为我们提供了torch.multiprocessing.Queue类来实现在多个进程之间传递数据。

Torch多进程队列的基本用法

首先，我们需要导入相关的库文件：

import torch
from torch.multiprocessing import Process, Queue

下面是一个简单的实例，其中我们定义了两个进程，一个进程读取队列中的数据，另一个进程往队列中写入数据：

def writer_proc(q

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

完美代码

关注关注

2
点赞
踩
6

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

pytorch 多进程队列 cuda并发

jacke121的专栏

06-18

4486

import os import time import torch import torch.multiprocessing as mp from torch.multiprocessing import Pool, Manager def train(model): # 构建 data_loader，优化器等 for i in range(3000): ...

torch 多进程队列问题

jacke121的专栏

01-18

3770

下面这两个都会报错： d['a']=input_queue d.append(output_queue) 如果换成python的多进程，用了Manager的dict和queue也会报错： from torch.multiprocessing import Pool,Manager if __name__ == '__main__': manager = Manage...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PyTorch 1.0 中文文档：多进程包 - torch.multiprocessing

weixin_30664539的博客

02-10

2076

译者：hijkzzz torch.multiprocessing 是一个本地 multiprocessing 模块的包装. 它注册了自定义的reducers, 并使用共享内存为不同的进程在同一份数据上提供共享的视图. 一旦 tensor/storage 被移动到共享内存 (见 share_memory_()), 将其发送到任何进程不会造成拷贝开销. 此 API 100% 兼容原生模块 - 所以...

python多进程模块multiprocessing学习笔记(2)之multiprocessing.Queue的使用

敲代码的小风

04-09

1479

参考链接: 【莫烦Python】Multiprocessing 让你的多核计算机发挥真正潜力 Python 参考链接: 莫烦多进程学习网站参考链接: multiprocessing — 基于进程的并行参考链接: class multiprocessing.Queue([maxsize])

torch.multiprocessing

weixin_42764932的博客

08-04

4126

torch.multiprocessing是具有额外功能的multiprocessing，其 API 与multiprocessing完全兼容，因此我们可以将其用作直接替代品。multiprocessing支持 3 种进程启动方法：fork（Unix 上默认）、spawn（Windows 和 MacOS 上默认）和forkserver。要在子进程中使用 CUDA，必须使用forkserver或spawn。启动方法应该通过set_start_method()在if== '

Multiprocessing package - torch.multiprocessing

weixin_36670529的博客

09-01

2369

torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器，使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。一旦张量/存储被移动到shared_memory(请参阅share_memory_())，就可以将它发送到其他进程，而不需要进行任何复制。该API与原始模块100%兼容—只需更改导入多处理即可导入torch。多处理将所有张量通过队列发送或通过其他机制共......

python多进程：如何忽视子进程延迟执行并行计算——multiprocessing.Pipe()详解

Yancy的博客

04-02

3193

在前几天的《python多进程与进程间通信：fork()方法和multiprocess实例》中，简明扼要地记录了些Python多进程的用法。本文主要深入讲下pipe。主要是记录实践中遇到的问题：如何在多进程之间通过pipe()传输或共享一个实例对象；使用pipe()后为什么另一个进程会出来停滞现象而非并行执行；如何忽略其中一个进程的延迟，执行异步的并行计算。 pipe即一个管道，所创建管道返...

PyTorch性能优化秘籍： DataLoader与多进程加载技巧详解

[PyTorch性能优化秘籍： DataLoader与多进程加载技巧详解](https://img-blog.csdnimg.cn/836fd9b997f047aa81c0b54b295fa3d0.png) # 1. PyTorch性能优化概述 ## 1.1 优化的重要性在深度学习项目中，性能优化是至关...

【Python矩阵并行计算】：多线程和多进程加速技术详解

在探索并行和多线程矩阵计算的奥秘之前，我们必须首先掌握Python矩阵计算的基础知识。Python作为一种高级编程语言，提供了许多强大的库来处理矩阵计算，其中最著名的当属NumPy库。NumPy不仅支持高级维度数组和矩阵...

【Python并行进程管理详解】：win32process与多线程的应用

[【Python并行进程管理详解】：win32process与多线程的应用](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--T53ACE3Z--/c_imagga_scale,f_auto,fl_progressive,h_500,q_auto,w_1000/...

pytorch多进程加速及代码优化方法

09-18

今天小编就为大家分享一篇pytorch多进程加速及代码优化方法。具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python-用pytorchmultiprocessing实现简单的A3C

08-11

用pytorch multiprocessing实现简单的A3C

如何使用Torch.multiprocessing改进Torch数据加载器的并行化

weixin_41490373的博客

06-20

1029

在本博文中，我们探讨了在处理包含大型3D医学扫描数据集时PyTorch标准DataLoader的局限性，并提出了使用torch.multiprocessing改进数据加载效率的自定义解决方案。针对从这些3D医学扫描中提取切片的情境，由于工作进程不共享内存，标准DataLoader有可能导致多次读取同一患者扫描数据。这种冗余会导致显著延迟，特别是在处理大型数据集时。我们的自定义DataLoader将患者分配给各个工作进程，确保每个3D扫描只在每个工作进程中读取一次。

pytorch多进程最佳实践

smallseal0的博客

06-27

4061

目录 CUDA 张量的共享最佳实践和技巧避免和防止死锁重用通过队列发送的缓冲区异步多进程训练 hogwild torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 多进程模块的替代品。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展，以便所有通过多进程队列 multiprocessing.Queue 发送的张量都能将其数据移入共享内存，而且仅将其句柄发送到另一个进程。注意：当张量 Tensor 被发送到另一个进程时，张量的数据...

pytorch之多进程与分布式

qq_35215756的博客

04-03

1991

无论是哪一种分布式技术一个核心的关键就是如何进行communication，这是实现分布式训练的基础，因此要想掌握分布式训练或当前流行的大模型训练务必对worker间的通信方式有所了解。如果用于GPU训练，这个数字需要小于或等于当前系统(nproc_per_node)上的GPU数量，并且每个进程从GPU 0到GPU (nproc_per_node - 1)将在单个GPU上操作。该方式下，使用 torchrun在每台主机上，为其创建多进程，其中:nproc_per_node 参数指定为当前主机创建的进程数。

Torch在ubuntu CPU训练下出现的多进程混乱

普通攻击往后拉的博客

02-22

313

torch cpu 服务器 bug

PyTorch 基础学习（8）- 多进程并发

最新发布

花千树的专栏

08-14

2112

在深度学习中，常常需要在多个进程之间共享数据。封装了 Python 的模块，使得在不同进程之间共享 PyTorch 张量变得更加简单和高效。通过使用，我们可以将张量或存储移动到共享内存中，从而在多个进程之间共享它们，而无需额外的复制操作。

PyTorch多进程模型推理

dzw0120的博客

02-19

9951

Python多进程，PyTorch多进程加速模型推理

Pytorch多进程最佳实践

MA201506的博客

02-20

699

预备知识模型并行（ model parallelism ）：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器，如AlexNet的训练。数据并行（ data parallelism ）：即把数据切分，输入到不同的机器有同一个模型的多...

torch多进程推理服务

09-10

torch的多进程推理服务可以通过使用`torch.multiprocessing`模块来实现。该模块提供了一种简便的方式来创建和控制多个并行的进程。首先，我们需要定义一个函数，该函数将在每个进程中运行。这个函数负责实例化模型和加载权重，然后对输入数据进行推理。推理结果可以通过共享内存或其他方式进行收集和返回。接下来，我们可以使用`torch.multiprocessing.Process`类来创建进程对象。我们可以为每个进程指定要执行的函数以及传递给该函数的参数。然后，我们可以调用进程对象的`start`方法来启动进程。为了实现多进程之间的通信，我们可以使用`torch.multiprocessing.Queue`类来创建队列对象。队列可以用于在进程之间传递数据和结果。一个进程可以将数据放入队列，而另一个进程可以从队列中获取数据。这种方式可以方便地实现并行推理任务的输入输出。最后，我们需要使用`torch.multiprocessing.Queue`类实现进程间的同步。我们可以使用`put`方法将数据放入队列，并使用`get`方法从队列中获取，从而确保进程在执行推理之前具有所需的输入数据。总的来说，使用`torch.multiprocessing`模块可以实现多进程的推理服务。通过定义一个函数来处理推理任务，并使用`Process`类创建多个进程来并行执行任务。使用队列实现进程间的通信和同步，可以方便地传递输入数据和获取输出结果。这样可以提高推理服务的效率和性能。