名称: pmap - report memory map of a process(查看进程的内存映像信息)pmap命令用于报告进程的内存映射关系,是Linux调试及运维一个很好的工具。...用法 pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids... ...pmap -V 选项含义 -x extended Show the extended format....file 文件偏移 Device: device name (major:minor) 设备名 举例: 查看进程1的设备格式 [root@C44 ~]# pmap...表示进程所占用的私有地址空间大小,也就是该进程实际使用的内存大小 shared 表示进程和其他进程共享的内存大小 查看进程1的设备格式,不显示头尾行 [root@C44 ~]# pmap
名称: pmap - report memory map of a process(查看进程的内存映像信息) 用法 pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids......pmap -V 选项含义 -x extended Show the extended format....Offset: offset into the file 文件偏移 Device: device name (major:minor) 设备名 举例: 查看进程1的设备格式 [root@C44 ~]# pmap...writeable/private: 2028K shared: 0K mapped: 5412K writeable/private: 2028K shared: 0K 总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux...性能测试 pmap命令详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。
文章目录 1.命令简介 2.命令格式 3.选项说明 4.常用示例 参考文献 1.命令简介 pmap(process memory map)命令用于查看进程的内存映射,即进程的内存地址空间。...pmap 从文件 /proc//maps 中获得相关数据,用来观察系统中的指定进程的地址空间分布和内存状态信息,包括进程各个段的大小。对查看完整的进程地址空间很有帮助。...2.命令格式 pmap [options] pid [...] 3.选项说明 -x, --extended 显示扩展格式。 -d, --device 显示设备格式。...# pmap -d 1 1: init [5] Address Kbytes Mode Offset Device Mapping 00934000 88 r-x--...# pmap -x 1 1: init [5] Address Kbytes RSS Anon Locked Mode Mapping 00934000 88
SourceSource:Linux Zero-Copy Using sendfile(). sendfile() has been gradually becoming… | by CocCoc Techblog...| The Startup | MediumWhy Zero-copy?...Zero-copy technique comes into play with the purpose of eliminating all the unnecessary copies....在 Linux 世界中,这种工作的系统调用是 **_sendfile()。...ReferencesChapter 61 — The Linux Programming Interface — Michael Kerrisk 第 61 章 - Linux 编程接口 - Michael
malloc申请的内存在pmap来看属于匿名内存anon。...3 mmap匿名继承内存 《Linux内存映射函数mmap与匿名内存块》 #include #include #include #include...4 0 rw-s- zero (deleted) 父子进程的映射地址是相同的。...102400 rw-s- zero (deleted) 子进程写入了100MB体现在在SHR中。...102400 rw-s- zero (deleted) 父进程读取了50MB体现在SHR中。
学习目录:树莓派学习之路-GPIO Zero 官网地址:http://gpiozero.readthedocs.io/en/stable/installing.html 环境:UbuntuMeta-16.04...树莓派:3代B型 1、安装GPIO Zero(Installing GPIO Zero) 1.1 Raspberry Pi 先更新存储库列表: sudo apt update 然后安装Python3的包...install python3-gpiozero 或者Python2的包: sudo apt install python-gpiozero 如果你的树莓派用的是其它的系统,你需要通过 pip 来安装 GPIO Zero
DP DDP分布式数据并行:**1.1 数据并行 模型并行 DP DDP Zero分布式并行_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1qu4m1F71p...spm_id_from=333.788&vd_source=0ce5c2fe19670ac8e8f3860555d273e3**二、ZeRO分布式数据并行方案,zero1,zero2,zero3:**1.2...zero分布式数据并行方案 zero1,zero2,zero3https://www.bilibili.com/video/BV1Yr421G7ZL/?...spm_id_from=333.788&vd_source=0ce5c2fe19670ac8e8f3860555d273e3**ZeRO++ 分布式数据并行**ZeRO++是对ZeRO3的通信优化**优化了以下三个方面...++分布式并行 数据并行《ZeRO++: Extremely Efficient Collective Communication for Large Model Training》**1.3 Zero
[[Address: 内存开始地址]\ [Kbytes: 占用内存的字节数(KB)]\ [RSS: 保留内存的字节数(KB)]\ [Dirty: ...
pmap后面跟进程id,就可以查看进程的详细情况了,例如下面php的进程 可以看到php扩展占用内存的情况,方便进行查询问题 00007fb3fa4bf000 44K r-x-- /usr/lib64...for in循环进行配合,实时查看进程的内存 while true;do clear;date;for i in `ps --no-headers -o "pid" -C php-fpm`;do pmap
废话不多说,直接上代码吧~ model.zero_grad() optimizer.zero_grad() 首先,这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0 当optimizer = optim.Optimizer...(net.parameters())时,二者等效,其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器 def zero_grad(self): """Sets gradients of all model...parameters to zero."""...for p in self.parameters(): if p.grad is not None: p.grad.data.zero_() 补充知识:Pytorch中的optimizer.zero_grad...以上这篇PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
引言 在PyTorch中,对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式:model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。二者在训练代码都很常见,那么二者的区别在哪里呢?...2. model.zero_grad() model.zero_grad()的作用是将所有模型参数的梯度置为0。..._() 3. optimizer.zero_grad() optimizer.zero_grad()的作用是清除所有优化的torch.Tensor的梯度。...References https://discuss.pytorch.org/t/model-zero-grad-or-optimizer-zero-grad/28426 https://discuss.pytorch.org.../t/whats-the-difference-between-optimizer-zero-grad-vs-nn-module-zero-grad/59233 https://discuss.pytorch.org
Deepmind 最近发布了 AlphaGo 的最新版本 AlphaGo Zero 的论文,AlphaGo 不再需要学习人类的经验,而是可以自己学习如何下围棋,而且最新的 Zero 可以打败之前的版本...AlphaGo Zero 和前面版本的主要区别是,把两个神经网络合二为一。 而且不再是学习人类的棋局例子,而是在一无所知的基础上,通过和自己对决来学习下围棋。 ? ?
二、训练过程中所需要的信息 AlphaGo Zero在其训练程序中明确或隐含地使用的领域知识或其蒙特卡罗树搜索; 这些是需要替代的知识项目AlphaGo Zero学习不同的(交替马尔科夫)博弈: 1、完善的围棋规则信息...AlphaGo zero 通过增加包含每个位置旋转和反射的数据集,在MCTS时随机采样旋转和反射位置。 强化学习的运用: 使用交替马尔科夫博弈过程而非基于值或策略迭代。...Play: 在搜索结束时,AlphaGo Zero会选择一个在根中落子,与其指数访问计数成比例,其中τ是控制探测水平的参数。...如果AlphaGo Zero的根值和最佳子值低于阈值,则会退出。...在AlphaGo Zero的大型(40块,40天)实例中也使用了转置表。
=True) outputs = model(images) loss = criterion(outputs,target) # 2. backward optimizer.zero_grad...gradient loss.backward() optimizer.step() 获取loss:输入图像和标签,通过infer计算得到预测值,计算损失函数;optimizer.zero_grad...# optimizer the net optimizer.step() # update parameters of net optimizer.zero_grad...loss.backward() 反向传播,计算当前梯度;多次循环步骤1-2,不清空梯度,使梯度累加在已有梯度上;梯度累加了一定次数后,先optimizer.step() 根据累计的梯度更新网络参数,然后optimizer.zero_grad
序列,是有顺序的数据集合。集合中数据称为序列的元素。序列有六种:包括元组、列表、上边的字符串……。
Raspberry Pi 基金会 推出了 Pi Zero W。...作为 Pi Zero 的一个新型号,Pi Zero W 在主板上新集成了 WiFi 和蓝牙,其 10 美元的售价要比 Pi Zero 贵上一倍,但是与五年前发布的 Raspberry Pi Model...具备主板联网功能的 Pi Zero W 将开启物联网项目的更好前景。 ? 一年前主板上具有 WiFi 和蓝牙的 Pi 3 Model B 推出 之后,下一步明显就是具备无线功能的 Pi Zero。...Pi Zero 的最初型号自 2015 年 11 月发布以来,就一直受着供货问题的困扰。在封面上免费赠送 Pi Zero 的《The MagPi》纸质版杂志立刻在英国一售而空。...截止本文撰写时,Pi Zero W 在英国供应商处尚有库存,依然限制每个客户只能提交一个订单。据报道,Pi Zero W 在推出当天就发货超过 10000 台 。
幸运的是,你可以用一种叫做Zero-Copy的技术来去掉这些无谓的copy。应用程序用Zero-Copy来请求kernel直接把disk的data传输给socket,而不是通过应用程序传输。...但是这是Zero-Copy么,答案是否定的。 进阶 Linux 2.1内核开始引入了sendfile函数(上一节有提到),用于将文件通过socket传送。 ?...Linux2.4 内核对sendfile做了改进,如图: ?...这个才是真正的Zero-Copy(这里的零拷贝是针对kernel来讲的,数据在kernel模式下是Zero-Copy)。...正是Linux2.4的内核做了改进,Java中的TransferTo()实现了Zero-Copy,如下图: ?
按字典序输出所有在123..n之间插入'+','-',' '结果为0的表达式。. http://train.usaco.org/usacoprob2?a=jUh...
AlphaGo Zero [1] 已经出来一段时间了。本来 AlphaGo Zero 一出来就应该写科普的,但自己实在懒。等到现在才更新。...AlphaGo Zero 最大的亮点是:完全没有利用人类知识,就能够获得比之前版本更强大的棋力。...网络结构和训练方法 AlphaGo Zero 的网络结构和之前的版本不同。AlphaGo Zero 的网络结构采用了 resnet 网络,而之前的版本则采用了传统的 CNN 网络。...同时 AlphaGo Zero 将 policy 网络和 value 网络结合在一起,一个网络同时输出不同动作概率和预估胜率,如下所示。...网络结构定义好了,我们来看下 AlphaGo Zero 是怎么自我对弈 (Self-Play) 进行训练的。
# zero the parameter gradientsoptimizer.zero_grad()# forward + backward + optimizeoutputs = net(inputs...)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零,也就是把loss
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