今天给大家分享一下：如何在不改变原来代码的前提下，计算Python程序的运行时间？ 首先我们写一个计算过程：从1加到1亿，然后再用一行代码计算它的运行时间。...if __name__ == '__main__': start = 1 end = 1 * 10000 * 10000 add_sum(start, end) 2、运行时间...导入第三方库：potime pip install potime 在Python程序的def上面，添加装饰器**@RunTime** # pip install potime ，下载这个库 from...potime import RunTime # 从potime里，导入RunTime这个模块 @RunTime # 在这里添加装饰器，不用改变原来的程序 def add_sum(start, end...): # 算术逻辑 if __name__ == '__main__': add_sum(start, end) 输出结果中，就会自动包含运行时间了。
它是如何工作的 预处理器定义是在配置时由 CMake 在CMakeLists.txt中定义的，并传递给预处理器。...在这种情况下，确保运行时依赖于 Python 解释器也得到满足是很重要的。本食谱将展示如何在配置步骤中检测和使用 Python 解释器。...我们已经演示了如何找到 Python 解释器；在本食谱中，我们将展示如何找到成功嵌入所需的两个缺失成分。...这对于确保运行时不会出现版本不匹配导致的崩溃至关重要。...在前一个配方中，我们展示了如何检测 Python 解释器以及如何编译一个简单的 C 程序，嵌入 Python 解释器。这两项任务是结合 Python 和编译语言时的基础。
如何调用远程 mpi 程序？ python user_function.py 是在 rsh.py 之后运行吗？...具体解释如下，信息来源为 http://cn.voidcc.com/question/p-wkloammx-bha.html： mpirun和mpiexec基本上是相同的 - 许多MPI实现中的进程启动器的名称...英特尔MPI基于MPICH，其新版本使用Hydra进程管理器。 Open MPI建立在开放运行环境（ORTE）的基础上，其自身的进程启动器被称为orterun。..."python rsh.py" 的作用是在远端运行 MPI orted。...python user_function.py 是在 rsh 之后运行的，而且是在远端的 orted 之中运行。 在 rsh.py 执行过程中，其接受到的命令内容有些奇怪。
二、错误调试在协程中，错误调试是指在程序出现错误时，如何查找和修复错误。...下面是一些常见的错误类型以及如何进行错误调试：语法错误：在编写代码时，如果语法不正确，Python 解释器会报告 SyntaxError 错误。...通常情况下，语法错误很容易定位和修复，可以通过查看错误信息找到错误的行数和位置。运行时错误：在程序运行时，如果出现了错误，Python 解释器会报告对应的异常类型。...对于运行时错误，可以通过使用 try-except-finally 语句进行异常处理，或者使用调试器进行调试。在使用调试器时，可以设置断点来查看程序执行过程中的变量值和程序执行路径。...逻辑错误：在编写代码时，如果逻辑不正确，程序也可能会出现错误。对于逻辑错误，可以使用调试器或者日志系统进行调试。在使用调试器时，可以设置断点来查看程序执行过程中的变量值和程序执行路径。
(1) 如何操作 逐步地，这是如何编写CMakeLists.txt来完成我们的任务： 在本节中，我们不需要 CMake 提供任何语言支持，但我们需要找到一个可用的 Python 解释器： cmake_minimum_required...在本教程中，我们将设置一个项目以使用激活的不同消毒器编译代码，并展示如何检查正确的编译器标志是否可用。...否则，作为第一个参数传递的标志只会在调用编译器时使用，导致错误的否定结果。 在本节中还有一个要点需要注意，那就是使用字符串变量和列表来设置编译器标志。...在本例中，我们将使用生成器表达式来有条件地设置预处理器定义，并有条件地链接消息传递接口（MPI）库，使我们能够构建相同的源代码，无论是顺序执行还是使用 MPI 并行性。...(MPI REQUIRED) endif() 然后，我们定义可执行目标，并根据条件设置相应的库依赖项（MPI::MPI_CXX）和预处理器定义（HAVE_MPI），我们将在稍后解释： add_executable
[Beta] Fork/Join Parallelism 此版本增加了对语言级构造的支持，以及对TorchScript代码中粗粒度并行性的运行时支持。...此功能在使用DDP时提供了更大的灵活性，并防止用户必须手动确保不同进程中的数据集大小相同。使用此上下文管理器，DDP将自动处理不均匀的数据集大小，这可以防止在训练结束时出现错误或挂起。...每个进程都包含一个独立的 Python 解释器，消除了额外的解释器开销和“GIL 颠簸”，这些开销来自单个 Python 进程驱动多个执行线程，多个模型副本或 多个GPU 的开销。...这对于严重依赖 Python 运行时的模型尤其重要，这样的模型通常具有递归层或许多小组件。...有时，在使用 DDP 时不可避免地会遇到 OOM 之类的错误，但 DDP 本身无法从这些错误中恢复，基本try-except块也无法工作。
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行，剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。...MPI（Message Passing Interface）是在并行计算中，在不同进程间传递信息的标准解决方案。mpi4py是它的python版本。...网上有大量教程讲怎么通过mpi4py实现同步运行相对独立的python代码。在服务器上跑代码的时候尤其有用。 在正式开始之前，有两个基本概念需要理解： node，翻译一般作服务器节点。...下面的解释只为增加理解（可以略过），实际上代码读懂了改的地方不多。 参数num指定这个python的主体代码运行在哪个node上。实际上只用于输出信息之用。...在单个node上运行python代码 要运行上面的包含mpi4py的代码，最简单的可以一句bash命令就可以： mpirun -np 4 python -u python_mpi4py.py 1 2
因此能想到的其他问题是： Spark如何开始运行？当某一个 Executor 启动后就可以运行？还是需要所有的 Executor 都准备好之后才能一起跑？ 如何发布 训练代码？...如何在 Spark Executor 之上启动用户代码？ MPI 在这个机制中起到什么作用？ 我们在随后一一分析。 1.2 Spark 简单架构 简要来说，Spark分成几个角色： Driver。...即使在每个循环中产生一些错误，模型最终的收敛也不会受到影响。这于传统分布式系统形成鲜明对比，比如分布式文件系统就无法接受任何数据块的写入错误。 参数收敛的非均匀性。...SparkTaskService 可以 从 SparkDriverService 得到训练代码； orted 在每一个 executor 之上运行训练代码，即 python function； 我们的训练代码也是一个...答案是：SparkTaskService 可以 从 SparkDriverService 得到训练代码，因为是 python 脚本，所以可以直接通过 RPC 传输过来； Spark如何开始运行？
用户通过运行paddle_trainer的C++程序来启动PaddlePaddle任务，该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件，然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量数据启动训练循环。...增加光滑的L1损失。 在V2 API中增加 data reader 创建器和修饰器。 增加cmrnorm投影的CPU实现。...增加解释sparse_vector的示例。 在layer_math.py中添加ReLU。 简化Quick Start示例中的数据处理流程。 支持CUDNN Deconv。...修复在GPU模式下dataprovider转换的错误。 修复GatedRecurrentLayer中的错误。 修复在测试多个模型时BatchNorm的错误。...修复paramRelu在单元测试时崩溃的错误。 修复CpuSparseMatrix编译时相关的警告。
异常类 当 Python解释器接收到异常对象时，如何为该异常对象寻找 except块呢？注意到前面的代码中的except块，这个块是专门用于处理该异常类及其子类的异常实例。...当 Python解释器接收到异常对象后，会依次判断该异常对象是否是 except块后的异常类或其子类的实例，如果是， Python解释器将调用该 except块来处理该异常；否则，再次拿该异常对象和下一个...当程序发生不同的意外情况时，系统会生成不同的异常对象， Python解释器就会根据该异常对象所属的异常类来决定使用哪个 except块来处理该异常。...对应的 except块处理该异常； 如果在程序运行时出现其他异常，该异常对象总是 Exception类或其子类的实例，Python将调用 Exception对应的 except块处理该异常。...上面程序中的3种异常，都是非常常见的运行时异常，读者应该记住这些异常，并掌握在哪些情况下可能出现这些异常。 2. 多异常捕获 Python的一个 except块可以捕获多种类型的异常。
当Python检测到一个错误时，解释器就无法继续执行了，并且给出一个错误提示。比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然中断。...这时候，就需要捕获处理它，否则程序会终止执行。 异常处理 使用try/except/finally语句进行捕获操作,并告诉Python发生异常时如何处理。...首先，检测try语句块中的错误，except语句捕获异常信息并处理。如果在try子句执行时没有发生异常，Python将执行else语句后的语句，然后控制流通过整个try语句。...如何捕获多个异常？ 1.写出多行except 异常/错误，指定捕获多个不同类型的异常。2.使用 except (异常1，异常2..)，使用元组，在一行中捕获多个不同类型的异常。...可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 SyntaxWarning 可疑的语法的警告 UserWarning 用户代码生成的警告
mpi4py是构建在MPI之上的Python非官方库，使得Python的数据可以在进程之间进行传递。...2.MPI执行模型 并行程序是指一组独立、同一的处理过程； 所有的进程包含相同的代码； 进程可以在不同的节点或者不同的计算机； 当使用Python，使用n个Python解释器； mpirun -np...2.1 MPI基本概念 rank：给予每个进程的id； 可通过rank进行查询； 根据rank，进程可以执行不同的任务； Communicator：包含进程的群组； mpi4py中基本的对象，通过它来调用方法...任意的Python对象转换为字节流； 当接收消息时，字节流被转换为Python对象； Send(data,dest,tag)，Recv(data,source,tag)，连续型数组，速度快； send...，这里就是list中的每一个数字（主要根据list的索引来划分，list索引为第i份的数据就发送给第i个进程），如果是矩阵，那么久等分的划分行，每个进程获得相同的行数进行处理； MPI的工作方式是每个进程都会执行所有的代码
不同之处在于，Python代码不会被CPU立即执行，而是被解释。 就性能而言，这让世界变得不同。 几乎总是使用虚拟机来运行Python代码 虚拟计算机的另一个名称是“字节码解释器”。...在英特尔 CPU 中，寄存器增量是延迟为 1 的单次操作，倒数吞吐量为 1/3。 换句话说，它是指英特尔处理器可以提供的最快 CPU 指令。 在 Python 中，这个 x += 1 是如何实现的？...此外，Python 还包括“编译的 Python”的概念，它指的是由分词器、词法分析器和字节码生成器处理的 Python 代码，以创建准备好提供给字节码解释器（AKA Python 虚拟机）的缓存字节码...运行时可以提供运行时服务，例如动态对象加载，并构建代码将在其中执行的环境。在编译的 C 中，存在运行时。已编译C++具有运行时。 为什么 Python 比 C 慢？...在 Python 中，很难有一个“非本地错误”，但在 C 语言中，有一个实际上不是报告错误的错误是相当普遍的。
下图是NASA的2004 Columbia超级计算机，它有10240个处理器，具有一定代表性： ? 如何在HPC群上运行代码呢？通常是在服务节点登录，使用任务规划器（job scheduler）。...等待时间可能很长，对于短代码，等待时间可能比运行时间还长。 HPC系统使用任务规划器，视为了确保各部门和项目可以公平使用，最大化利用机群。 商用和开源的规划器有很多。...Python代码的常用方法是使用虚拟环境，在虚拟环境里先安装好所有的依赖（按照指定的安装版本）。完成之后，再传递给任务规划器。 在有些应用中，传输的数据量十分大，要用许多时间。...如果不能的话，应该像普通任务一样规划数据的移动，并使用任务依赖，保证数据准备好之后再开始计算。 总结 我们在本章学习了如何用任务规划器，在HPC机群上运行Python代码。...任务规划器（包括MPI）是效率非常高的工具，在HPC之外也有用途。其中许多都是开源的，并且有活跃的社区，值得一看。 下一章会讲分布式应用发生错误时该怎么做。
本文以MPICH为例，在ubantu中安装MPI的环境，并对vscode进行配置。...然后打开终端cd进入你所下载的压缩包的解压文件夹，该路径下有个 example 文件夹，里面是mpich官方的示例代码，终端中输入： mpirun -np 10 ....在调用该函数时，需要先定义一个整型变量如myid，不需要赋值。将该变量传入函数中，会将该进程号存入myid变量中并返回。...这三个信息分别返回的值是所收到数据发送源的进程号，该消息的tag值和接收操作的错误代码。...SEND和RECV需要成对出现，若两进程需要相互发送消息时，对调用的顺序也有要求，不然可能会出现死锁或内存溢出等比较严重的问题。 7.
技术背景 在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案，而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因，其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现...在concurrent和multiprocessing等方案中，我们的python计算任务和调度任务是一体化的，而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的，这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。...做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了，至于任务如何并行如何调度，那就是上层的MPI该做的事情了。...因为我们并不知道这个脚本什么时候会被分配到rank 0什么时候会被分配到rank 1，因此在同一个脚本内我们就需要分别对这两种可能发生的情况进行针对性的处理。...总结概要 在这篇文章中，我们并没有介绍非常多的MPI的应用，其实在普通的并行或者分布式任务中，掌握了各个进程的任务处理过程以及进程间的通信方法就足够了。
> 异常是一个事件，并且这个异常事件在我们程序员的运行过程中出现，会影响我们程序正常执行。 异常分两种： 1. 语法错误导致的异常 2. 逻辑错误导致的异常 ### 如何处理异常？...在错误发生时进行处理 ```python '''语法： try: 可能发生异常错误的代码 except: 如果发生异常则进入 except 代码块进行处理 ''' # 假设读取的文件不存在...可以在文件读取前先判断当前的文件是否存在 # 2。也可以使用try 。。。 except。。在错误发生时进行处理 try: with open('....是在错误发生后进行的处理。和if有着根本性的区别。** ### Try。。。except。。详细用法 ```python # try。。except 详细用法 # 1。使用try。。...| | RuntimeError | 一般的运行时错误 | | NotImplementedError
这些错误在Python中其实是异常，正确的处理异常会让程序跑起来得心应手，那么怎么来处理异常呢？Here we go！...Python异常 1.1 异常的名词解释 异常其实是一个Python对象，当Python无法正常处理程序时，就会实例化这个对象，从而抛出异常（表示一个错误） 1.2 异常捕捉 当程序出现异常时，如果不处理则会终止程序的运行...13 14 15 # 可以看到当出现NameError时，并没有终止程序，而是执行出现异常时的代码块 从上面的代码可以看到，当开始执行一个try语句时，Python...序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的...断言是用来检测条件是否正确的。有这么一句话：与其让程序在运行时出错，不如让其出现错误条件时出错。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。什么是异常？...异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。...当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。----异常处理捕捉异常可以使用try/except语句。...try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。...(index)KeyError映射中没有这个键MemoryError内存溢出错误(对于Python 解释器不是致命的)NameError未声明/初始化对象 (没有属性)UnboundLocalError
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