在Spark(python)中:
如果sc是Spark上下文(pyspark.SparkContext),有什么区别:
r = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
和
r = sc.broadcast([1,2,3,4,5])
？
我在c中编写了一个使用POSIX pthreads的应用程序.在每个线程中都有一个功能malloc.所以我的问题是:
1)我保证每个线程分配一个不同的,非重叠的内存块吗？
2)是否可以从主线程(创建分配内存的其他线程)访问分配的内存？
我在Windows上使用gcc编译器,但我想知道Windows和Linux的答案.
谢谢
我有一个 PyTorch 计算图，它由一个执行一些计算的子图组成，然后这个计算的结果（我们称之为x）被分支到另外两个子图。这两个子图中的每一个都会产生一些标量结果（让我们称它们为y1和y2）。我想对这两个结果中的每一个都做一个反向传递（即我想累加两个子图的梯度。我不想执行实际的优化步骤）。
现在，由于内存是这里的一个问题，我想按以下顺序执行操作：首先，计算x。然后，计算y1，并执行y1.backward()while（这是关键点）保留通向 的图x，但将图从 释放x到y1。然后，计算y2，并执行y2.backward()。
换句话说，为了在不牺牲太多速度的情况下节省内存，我想保留x而不需要重新计算它，但是我想在我不再需要它们之后删除所有从x到 的计算y1。
问题是retain_graph函数的参数backward()将保留通向 的整个图y1，而我只需要保留通向 的图的一部分x。
这是我理想中想要的示例：
import torch
w = torch.tensor(1.0)
w.requires_grad_(True)
# sub-graph for calculating `x`
x = w+10
# sub-graph for calculating `y1`
x1 = x*x
y1 = x1*x1
y1.backward(retain_graph=x) # this would not work, …