multiprocessing queue 可以放tensor么?
时间: 2023-11-28 07:02:18 浏览: 156
支持多层输出的TensorRT
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可以放置tensor。multiprocessing.Queue 可以用于在多个进程之间传输数据,包括元组、字符串、整数和浮点数等常见数据类型。由于tensor对象在PyTorch中是可序列化的,因此可以将tensor放入multiprocessing.Queue中进行传输。示例代码如下:
```python
import multiprocessing
import torch
def worker(queue):
# 从队列中获取tensor
tensor = queue.get()
print("Received tensor:", tensor)
def main():
# 创建一个队列
queue = multiprocessing.Queue()
# 创建一个子进程,传入队列对象
process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
# 启动子进程
process.start()
# 创建一个tensor对象
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
# 将tensor放入队列中
queue.put(tensor)
# 等待子进程执行完毕
process.join()
if __name__ == "__main__":
main()
```
在上述代码中,我们创建了一个tensor对象,并将其放入到multiprocessing.Queue中。然后,通过子进程从队列中获取tensor,并进行打印。通过这种方式,我们可以在多个进程之间传递tensor数据。
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