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概述 python采用的是 引用计数 机制为主, 标记-清除 和 分代收集 两种机制为辅的策略。 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting 』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用。 『引用计数法』的原理是:每个对象维护一个 ob_ref 字段,用来记录该对象当前被引用的次数,每当新的引用指向该对象时,它的引用计数 ob_ref 加 1 ,每当该对象的引用失效时计数 ob_ref 减 1 ,一旦对象的引用计数为 0 ,该对象立即被回收,对象占用的内存空间将被释放。 它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,这个问题是其次的,不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”,因此,也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。 引用计数案例 import sys class A(): def __init__(self): '''初始化对象''' print('object born id:%s'...
Quick Start 一个最简单的DDP Pytorch例子! 环境准备 PyTorch(gpu)>=1.5,python>=3.6 推荐使用官方打好的PyTorch docker,避免乱七八糟的环境问题影响心情。 # Dockerfile# Start FROM Nvidia PyTorch image https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch # FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:20.03-py3 代码 单GPU代码 ## main.py文件 import torch # 构造模型 model = nn.Linear(10, 10).to(local_rank) # 前向传播 outputs = model(torch.randn(20, 10).to(rank)) labels = torch.randn(20, 10).to(rank) loss_fn = nn.MSELoss() loss_fn(outputs, labels).backward() #...
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