torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')这行代码是什么意思

这行代码是用来设置PyTorch使用的进程启动方法的，它指定了在使用torch.multiprocessing时，创建新进程的方式。具体来说，它设置了PyTorch使用"spawn"方法来启动新进程。"spawn"方法是Python中的一种多进程启动方式，它会在父进程中创建一个新的Python解释器子进程，然后在子进程中执行指定的Python代码，这样可以避免一些常见的多进程问题，例如共享内存和文件描述符的问题。在PyTorch中，使用"spawn"方法可以确保在多GPU环境下，每个子进程都会被分配到一个独立的GPU资源。

相关问题

torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: if c.num_gpus == 1: subprocess_fn(rank=0, c=c, temp_dir=temp_dir) else: torch.multiprocessing.spawn(fn=subprocess_fn, args=(c, temp_dir), nprocs=c.num_gpus)代码什么意思

这段代码是用于启动分布式训练的。`torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')` 表示使用 spawn 方式启动多进程，这种方式可以避免一些多进程启动的问题，例如在 Windows 上使用 multiprocessing 模块时需要使用 spawn 方式。

`with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:` 表示创建一个临时目录，该目录在 with 语句块结束时会被自动删除。`temp_dir` 变量保存了该临时目录的路径。

`if c.num_gpus == 1:` 表示如果只有一个 GPU，则只启动一个进程，执行 `subprocess_fn` 函数。

`else: torch.multiprocessing.spawn(fn=subprocess_fn, args=(c, temp_dir), nprocs=c.num_gpus)` 表示如果有多个 GPU，则使用 `torch.multiprocessing.spawn()` 函数启动多个进程。`fn` 参数表示要运行的函数，`args` 参数是传递给该函数的参数，`nprocs` 参数表示启动的进程数。在这里，`subprocess_fn` 函数会被启动 `c.num_gpus` 次，每个进程会被分配一个 GPU 来运行。

给下列代码添加注释：def vision(): imgQueue = mp.Queue() # 先进先出队列，实现不同进程数据交互 Mps = []#存储进程对象的列表 Mps.append(mp.Process(target=imgRead, args=(imgQueue,))) [Mp.start() for Mp in Mps]#启动所有进程 # Mps[0].join() while imgQueue.empty(): pass while True: Key = input('Press Q or q to quit:') if Key == 'Q' or Key == 'q': break [Mp.terminate() for Mp in Mps]#终止所有进程 #torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') if __name__ == '__main__': torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') vision()

def vision():
    imgQueue = mp.Queue()  # 创建一个先进先出队列，用于实现不同进程之间的数据交互
    Mps = []  # 存储进程对象的列表
    Mps.append(mp.Process(target=imgRead, args=(imgQueue,)))  # 创建一个进程对象，目标函数为imgRead，传入参数为imgQueue
    [Mp.start() for Mp in Mps]  # 启动所有进程

    while imgQueue.empty():  # 当队列为空时，循环等待
        pass

    while True:
        Key = input('Press Q or q to quit:')  # 获取用户输入的按键信息
        if Key == 'Q' or Key == 'q':  # 如果按键为Q或q，则跳出循环
            break

    [Mp.terminate() for Mp in Mps]  # 终止所有进程

# torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')	

if __name__ == '__main__':
    torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')
    vision()