在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。 但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算，进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行；
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。今天就针对多维数组展开来写博客numpy其一部分功能如下：
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
Java 中的内存映射缓存区（Memory-mapped buffer）是一种将文件或文件的一部分直接映射到程序内存中的技术。简单来说，内存映射缓存区允许 Java 程序在处理文件时像处理一个非常大的字节数组一样进行操作，而不用担心过多的 I/O 负担或频繁的磁盘访问。为了更好地理解内存映射缓存区，我将从底层实现和使用场景两个方面进行说明。
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
Numpy 基础知识 Numpy的主要对象是同质的多维数组。Numpy中的元素放在[]中，其中的元素通常都是数字，并且是同样的类型，由一个正整数元组进行索引。 每个元素在内存中占有同样大小的空间。在Numpy中，维度被称为轴。例如对于[1, 2, 1]有一个轴，并且长度为3。而[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]则有两个轴，第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3。 Numpy数组类的名字叫做ndarray，经常简称为array。要注意将numpy.array与标准Python库中的a
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
1、概述 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，它的部分功能如下： 1）ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2）对整组数据进行快速运算的标准数学函数 3）用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 2、ndarray的创建 这一节，我们主要关注ndarray数组的创建，我们主要有以下几种方式： 数组转换 创建数组的最简单的方法就是使用array函数，将Python下的list转换为ndarray。 #通过数组创建一个ndarray data1
内存映射mmap是Linux内核的一个重要机制，它和虚拟内存管理以及文件IO都有直接的关系，这篇细说一下mmap的一些要点。
1）ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，机器学习三剑客之一。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象，它封装了同构数据类型的n维数组。部分功能如下：
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
使用 mmap 模块实现对文件的内存映射，让我们读写二进制文件像操作数组一样高效优雅。
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
在编程过程中，优化程序的性能是一个常见的需求。而内存管理是一个关键的方面，可以对程序的性能产生重大影响。Python作为一种高级的解释型语言，自带了内存管理机制，同时也提供了手动管理内存的能力。本文将介绍Python中的内存管理机制，并探讨如何手动进行内存管理。
在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。
为了随机访问文件的内容，使用mmap将文件映射到内存中是一个高效和优雅的方法。例如，无需打开一个文件并执行大量的seek(),read(),write()调用，只需要简单的映射文件并使用切片操作访问数据即可。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台，本文为本系列的第二篇。
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
在前面一篇博客中我们介绍了一些用python3处理表格数据的方法，其中重点包含了vaex这样一个大规模数据处理的方案。这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理。python3中提供了mmap这样一个仓库，可以直接创建内存映射文件。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下： （1）强大的N维数组对象 ndarray （2）广播功能函数 （3）整合 C/C++/Fortran 代码的工具 （4）线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）组合使用，用于替代 MatLab。
以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案，每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。
对象序列化是以特殊的文件格式存储对象数据的。当存储一个对象时，这个对象所属的类也必须存储。这个类的描述包含：
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
本节介绍内存映射文件，内存映射文件不是Java引入的概念，而是操作系统提供的一种功能，大部分操作系统都支持。 我们先来介绍内存映射文件的基本概念，它是什么，能解决什么问题，然后我们介绍如何在Java中使用，我们会设计和实现一个简单的、持久化的、跨程序的消息队列来演示内存映射文件的应用。 基本概念 所谓内存映射文件，就是将文件映射到内存，文件对应于内存中的一个字节数组，对文件的操作变为对这个字节数组的操作，而字节数组的操作直接映射到文件上。这种映射可以是映射文件全部区域，也可以是只映射一部分区域。 不过，这种
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位
到目前为止，我们已经使用缓冲区进行日常工作所需要掌握的大部分内容。例子没怎么超出标准的读/写过程种类，在原来的 I/O 中可以像在 NIO 中一样容易地实现这样的标准读写过程。
当项目变得越来越大时，有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。
导读：NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供了矩阵运算的功能。
由于内存数据是固定的一个大数组,而操作系统往往是运行多个程序,如果这些程序都直接访问内存数组的话,就出现了以下问题:
首先 , 创建 " 匿名内存映射 “ , 将 ” 物理内存页 “ 映射到 进程的 ” 用户虚拟地址空间 " 中 ;
使用 mmap 模块来内存映射文件。 下面是一个工具函数，向你演示了如何打开一个文件并以一种便捷方式内存映射这个文件。
JAVA虚拟机内部便会调用OS底层的 read()系统调用完成操作，在调用 in.read()的时候就是从内核缓冲区直接返回数据了。
mmap是linux操作系统提供给用户空间调用的内存映射函数，很多人仅仅只是知道可以通过mmap完成进程间的内存共享和减少用户态到内核态的数据拷贝次数，但是并没有深入理解mmap在操作系统内部是如何实现的，原理是什么。
NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行，同时提供了大量相关的函数，是居家计算必备的库。
七 Java NIO AsynchronousFileChannel异步文件通
mmap/munmap接口是用户空间的最常用的一个系统调用接口，无论是在用户程序中分配内存、读写大文件，链接动态库文件，还是多进程间共享内存，都可以看到mmap/munmap的身影。mmap/munmap函数声明如下：
mmap是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现了文件磁盘地址和进程虚拟地址的映射关系。实现映射关系后，进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存，而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上，即完成了对文件的操作而不必再调用read，write等系统调用函数。相反，内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间，从而可以实现不同进程间的文件共享。如下图所示：
进程间的通信-共享内存 共享内存机制 共享内存机制是允许两个或多个进程(不相关或有亲缘关系)访问同一逻辑内存的机制。它是共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常安排为同一段物理内存。 ---- 两种常用的共享内存方式 System V版本的共享内存 shmm 多进程直接共享内存 文件映射mmap 如果一个文件需要频繁进行读写，那么将它映射到内存中。 将特殊文件进行匿名内存映射，为有关联的进程提供共享内存空间。 为无关联的进程提供共享内存空间，将
使用 malloc 函数申请内存原理 : " 堆内存 " 动态分配 的 系统调用 过程 ;
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