pytorch多进程如何写文件 在使用PyTorch进行多进程训练时，经常需要将模型的训练结果保存到文件中。然而，在多进程环境下，直接使用标准的文件写入方式可能会造成冲突和不可预期的结果。因此，需要一种合适的方案来解决这个问题。 问题描述 假设我们有一个深度学习模型，需要使用多进程进行训练，并将每个进程的训练结果保存到不同的文件中。我们希望保证每个进程都能正确地写入自己的结果，而不会发生冲突或丢失数据的情况。 方案 为了解决上述问题，我们可以使用Python的multiprocessing库和PyTorch提供的进程间通信机制来实现多进程的文件写入。具体步骤如下： 创建一个共享的队列用于进程...