有没有办法为python多处理池中的每个工作人员分配一个唯一的ID，以便池中特定工作人员运行的作业可以知道哪个工作人员正在运行它？根据文档，Process有一个name但是Thenameisastringusedforidentificationpurposesonly.Ithasnosemantics.Multipleprocessesmaybegiventhesamename.对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要为应该运行作业的GPU设置设备号。因为作业的长度不均匀，所以我想确保在前一个作业完成之前尝试在GPU上运行的作业不会在GPU上发生冲突(因此这排除
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
我是celery新手。我知道如何安装和运行一台服务器，但我需要将任务分发到多台机器上。我的项目使用celery将传递给Web框架的用户请求分配给不同的机器，然后返回结果。我阅读了文档，但没有提到如何设置多台机器。我错过了什么？ 最佳答案 我的理解是，您的应用会将请求推送到队列系统(例如rabbitMQ)，然后您可以在不同的机器上启动任意数量的工作人员(可以访问与提交任务的应用相同的代码)。他们将从消息队列中挑选出任务，然后开始处理它们。完成后，他们将更新墓碑数据库。这样做的结果是您不必做任何特别的事情来启动多个worker。只需在不
我是celery新手。我知道如何安装和运行一台服务器，但我需要将任务分发到多台机器上。我的项目使用celery将传递给Web框架的用户请求分配给不同的机器，然后返回结果。我阅读了文档，但没有提到如何设置多台机器。我错过了什么？ 最佳答案 我的理解是，您的应用会将请求推送到队列系统(例如rabbitMQ)，然后您可以在不同的机器上启动任意数量的工作人员(可以访问与提交任务的应用相同的代码)。他们将从消息队列中挑选出任务，然后开始处理它们。完成后，他们将更新墓碑数据库。这样做的结果是您不必做任何特别的事情来启动多个worker。只需在不
我有一个django应用程序，并尝试先用gunicorn设置它，然后用主管和nginx设置它。应用程序正在使用普通的django命令运行，就像pythonmanage.pyrunserver我使用pip安装gunicorn，例如pipinstallgunicorn，django版本是1.5.3当我在虚拟环境中运行以下命令时，如下所示gunicornhello.wsgi:application-bxx.xxx.xxx.xx:8000遇到错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/root/Envs/proj/bin/gunicorn",line9,inlo
我有一个django应用程序，并尝试先用gunicorn设置它，然后用主管和nginx设置它。应用程序正在使用普通的django命令运行，就像pythonmanage.pyrunserver我使用pip安装gunicorn，例如pipinstallgunicorn，django版本是1.5.3当我在虚拟环境中运行以下命令时，如下所示gunicornhello.wsgi:application-bxx.xxx.xxx.xx:8000遇到错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/root/Envs/proj/bin/gunicorn",line9,inlo
经过了两天的摸索，对于这个问题，终于圆满的解决了，对于一个深度学习的小白来说，面对这样的问题，实在太难受了。在这几天里，不断去找一些博客的经验，很多都说把num_workers设置为0，但是却没有具体的关于如何设置的教程，使我在这个问题上特别难受。现在终于找到了解决办法了，希望能帮助到有同样问题的朋友。由于在windows中是不能使用多个子进程加载数据的，在linux系统中可以。所以在windows中要将num_workers设置为0的。具体怎么做呢，请往下看：本文的例子问李沐老师的深度学习的示例（Lenet）：代码如下：importtorchfromtorchimportnnfromd2li
经过了两天的摸索，对于这个问题，终于圆满的解决了，对于一个深度学习的小白来说，面对这样的问题，实在太难受了。在这几天里，不断去找一些博客的经验，很多都说把num_workers设置为0，但是却没有具体的关于如何设置的教程，使我在这个问题上特别难受。现在终于找到了解决办法了，希望能帮助到有同样问题的朋友。由于在windows中是不能使用多个子进程加载数据的，在linux系统中可以。所以在windows中要将num_workers设置为0的。具体怎么做呢，请往下看：本文的例子问李沐老师的深度学习的示例（Lenet）：代码如下：importtorchfromtorchimportnnfromd2li
有没有办法在webworker和主线程之间传递大量数据(数MB)？我在一个项目中工作，我需要下载文件，稍微修改它们，然后以某种方式让用户下载修改后的文件。我发现了以下在网络worker和主UI之间传递数据的方法使用常规的postMessage方法。使用可转移对象(仅限Chrome)创建对blob的URL引用并仅发送URL(在Chrome中有效，在其他浏览器中也有效？)我认为(1)在发送较小的对象时没问题，但在处理大于几MB的文件时需要大量时间和空间，因为它是序列化的并作为JSON发送。Chrome提供了一种使用可传输对象传输数据的方法，无需复制数据。不幸的是，到目前为止，这是Chrom
