线程的join和detch区别

线程的join和detach()都是用于管理线程生命周期的方法，但它们的作用是相反的。

join()方法：当一个线程调用另一个线程的join()方法时，它会等待这个线程执行完毕后再执行下面的代码。也即，join()方法会阻塞当前线程，直到被调用线程执行完毕。

detach()方法：将线程从进程中分离，使它们能够独立运行，不受父线程的管辖。当一个线程调用detach()方法时，该线程会在后台运行，父线程和子线程之间的连接将被断开，父线程不再控制其资源，该线程将自动回收资源。

总体而言，join()方法是等待线程执行完毕，detach()方法是使线程变成守护线程，独立运行。两种方法用途不同，具体使用应根据具体情况决定。

相关问题

pthread_detch

### 回答1：
pthread_detach 是一个函数，用于将一个线程的状态设置为“可分离(detached)”状态。当一个线程处于可分离状态时，它的资源会在该线程结束时自动释放，而不需要其他线程调用 pthread_join() 函数来获取该线程的返回值和释放其资源。

一旦一个线程被设置为可分离状态，就不能再将它设置为“未分离(joinable)”状态，因为这会引起一些未定义的行为。

pthread_detach 函数的用法如下：

int pthread_detach(pthread_t thread);

其中，thread 参数是要设置为可分离状态的线程的标识符。如果函数调用成功，返回值为 0；否则返回一个非零错误码，表示操作失败。

### 回答2：
pthread_detch是一个用于分离线程的函数。当一个线程被分离后，它的资源将在线程退出时自动释放，而不需要其他线程去等待它的结束并调用pthread_join来获取返回值。

使用pthread_detch函数可以将一个线程从可终止状态（joinable）转变为可分离状态（detached）。可终止状态的线程在退出时需要调用pthread_join函数来进行资源的回收，而可分离状态的线程则可以在退出时自动释放资源，无需其他线程的干预。

通过调用pthread_detch函数，我们可以将特定的线程标记为可分离状态。当线程结束时，它的全部资源会被系统自动回收。这种方式可以避免因忘记调用pthread_join函数而导致的资源泄漏问题。

需要特别注意的是，一旦线程被标记为可分离状态，就无法再调用pthread_join函数来等待该线程的结束并获取其返回值。因此，在使用pthread_detch函数前，我们需要确认是否确实不需要等待该线程的结束。

总的来说，pthread_detch函数用于将线程设置为可分离状态，使得线程退出时，系统会自动回收线程的资源，无需其他线程进行处理。这种机制可以提高程序的健壮性和可维护性。

### 回答3：
pthread_detach是一个线程属性，用于表示线程的分离状态。当线程处于分离状态时，线程的退出不会被其他线程所等待和收集资源。

使用pthread_detach函数可以将一个线程设置为分离状态。分离状态可以通过线程属性参数进行设置，也可以通过调用pthread_detach函数将已有的线程设置为分离状态。

设置线程为分离状态的好处是，当一个线程处于分离状态时，其它线程可以通过pthread_join函数来等待该线程退出，并且回收该线程所占用的系统资源。而处于非分离状态的线程在退出时，它的系统资源将不会被回收，从而可能导致资源泄漏。

另外，处于分离状态的线程在退出后，所占用的内存资源也会自动被系统回收，无需额外的操作。

需要注意的是，线程一旦被设置为分离状态就不能再被设置为非分离状态。

总之，pthread_detach函数可以设置线程的分离状态，使其在退出时不需要其他线程进行等待和回收资源的操作，从而提供了一种方便的线程管理方式。

outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) outputs = np.detch.exp(outputs) / np.sum(np.exp(outputs)) action = np.argmax(outputs) print("分类结果为：动作{}".format(action+1)) 报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么改

你可以将 `outputs` 的计算过程中的 `np.exp` 和 `np.sum` 替换为 PyTorch 中的函数，然后使用 `detach()` 方法将 `outputs` 与计算结果的梯度分离，最后再转换为 NumPy 数组。修改后的代码如下：

outputs = model(x)
print(outputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
outputs = torch.exp(outputs) / torch.sum(torch.exp(outputs))
action = torch.argmax(outputs)
print("分类结果为：动作{}".format(action+1))
print("分类结果的概率分布为：{}".format(outputs.detach().numpy()))