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

`torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')` 是用来设置 PyTorch 中的多进程模块 `torch.multiprocessing` 的启动方法。在 Python 中，有多种启动子进程的方法，如 fork、spawn 等。`set_start_method` 就是用来设置使用哪种方法启动子进程。

`spawn` 方法是在父进程中启动一个新的 Python 解释器进程，然后在新的进程中创建子进程，子进程和父进程之间进行 IPC 通信。这种方法比较适合在 Windows 和 Mac OS 系统中使用，而在 Linux 系统中，可以使用 `fork` 方法。

需要注意的是，在使用 PyTorch 进行多进程训练时，必须要设置启动方法，并且需要在 `if __name__ == '__main__':` 语句块中使用。这是由于 Python 的进程模型和 PyTorch 的多进程模型在交互时需要避免一些问题，这时候就需要使用 `set_start_method` 方法来设置启动方法。

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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()