同步批处理标准PyTorch
PyTorch中的同步批处理规范化实现。
此模块与内置的PyTorch BatchNorm不同，因为在训练过程中所有设备的均值和标准差都减小了。
例如，当在训练期间使用nn.DataParallel封装网络时，PyTorch的实现仅使用该设备上的统计信息对每个设备上的张量进行归一化，这加快了计算速度，并且易于实现，但统计信息可能不准确。 相反，在此同步版本中，将对分布在多个设备上的所有训练样本进行统计。
请注意，对于单GPU或仅CPU的情况，此模块的行为与内置的PyTorch实现完全相同。
该模块目前仅是用于研究用途的原型版本。 如下所述，它有其局限性，甚至可能会遇到一些设计问题。 如果您有任何疑问或建议，请随时或。
为什么要同步BatchNorm？
尽管在多个设备（GPU）上运行BatchNorm的典型实现速度很快（没有通信开销），但不可避免地会
2022-01-27 18:44:23
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一个多线程访问的同一个资源，java synchronized互斥锁的用法，android和此用法一致。
2022-01-20 16:12:23
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一、线程共享数据
a)继承Thread，那么我们可以创建很多个这样的类，但是每个这样的类都是相互不关联的，也是说我们Thread类中的内容每个创建出来的类都有一份，因此它不适合作为数据共享的线程来操作。同时由于Java继承的性，我们只能继承一个对象。
b)使用runnable可以解决性和不能共享的问题（不是说使用runnable解决了共享问题，只是相对于创建Thread来说，它可以算的上是共享了，为了获得更精确的共享问题，它必须的使用线程同步操作）。实现了runnable接口的类比较适合用作共享数据。
一个测试例子à证明runnable能实现数据共享，thread不能
2021-10-27 09:35:24
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线程安全（二）Lock 什么是Lock线程锁？与synchronized区别在哪？Lock锁是如何实现等待通知的？如何实现线程顺序执行？---案例
2021-02-03 23:43:25
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