我正在寻找加速将数据帧推送到sqlserver的方法，并偶然发现了一种方法here.这种方法在速度方面让我震惊。使用普通的to_sql花费了将近2个小时，而这个脚本在12.54秒内完成以推送100k行X100列df。因此，在使用样本df测试了下面的代码之后，我尝试使用具有许多不同数据类型(int、string、floats、Booleans)的df。但是，我很难过看到内存错误。所以我开始减小我的df的大小以查看限制是什么。我注意到如果我的df有任何字符串，那么我将无法加载到sqlserver。我无法进一步隔离问题。下面的脚本取自链接中的问题，但是，我添加了一个带有字符串的小df。任何关
以下程序:importmultiprocessing,operatorf=operator.itemgetter(0)#deff(*a):returnoperator.itemgetter(0)(*a)if__name__=='__main__':multiprocessing.Pool(1).map(f,["ab"])失败并出现以下错误:ProcessPoolWorker-1:Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python3.2/multiprocessing/process.py",line267,in_bootstrapsel
在FANN的Python实现中，我得到了这个错误frompyfannimportlibfannann=libfann.neural_net()ann.create_standard(4,2,8,9,1)#FANNError11:Unabletoallocatememory.有什么建议吗？ 最佳答案 create_standard和其他简单创建有一个错误。解决方法是ann.create_standard_array([2,8,9,1])create_sparse和create_shortcut相同。
我在一个类中有一个方法需要在一个循环中做很多工作，我想将这些工作分散到我的所有核心上。我写了下面的代码，如果我使用普通的map()，它可以工作，但是使用pool.map()会返回一个错误。importmultiprocessingpool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()-1)classOtherClass:defrun(sentence,graph):returnFalseclassSomeClass:def__init__(self):self.sentences=[["Somestring"]]self.graphs
我刚刚注意到我的程序在处理一个大文件时使用了越来越多的内存。不过，它一次只处理一行，所以我不明白为什么它会继续使用更多内存。经过大量挖掘，我意识到该程序分为三个部分:加载数据，一次一行。使用imap_unordered()处理multiprocessing.Pool中的每一行。在单个线程中处理每一行。如果第1步和第2步比第3步快，那么池worker的结果将排队，消耗内存。我如何限制在第2步中输入池中的数据，使其不会在第3步中领先于消费者？这看起来类似于anothermultiprocessingquestion，但我不清楚这个问题的延迟在哪里。这是一个演示问题的小例子:importlo
嗨，我上午的大部分时间都在为这个问题苦苦挣扎，希望有人能给我指出正确的方向。这是我目前的代码:deff(tup):returnsome_complex_function(*tup)defmain():pool=Pool(processes=4)#importandprocessdataomitted_args=[(x.some_func1,.05,x.some_func2)forxinlist_of_some_class]results=pool.map(f,_args)printresults我得到的第一个错误是:>ExceptioninthreadThread-2:Tracebac
我的代码简化后看起来像这样:run=functools.partial(run,grep=options.grep,print_only=options.print_only,force=options.force)ifnotoptions.singleandnotoptions.print_onlyandoptions.n>0:pool=multiprocessing.Pool(options.n)Map=pool.mapelse:Map=mapforfinargs:withopen(f)asfh:Map(run,fh)try:pool.close()pool.join()excep
我正在尝试使用Keras在GPU上训练神经网络，但收到“资源耗尽:分配张量时OOM”错误。它试图分配的特定张量不是很大，所以我假设之前的一些张量几乎消耗了所有VRAM。错误消息附带提示:Hint:IfyouwanttoseealistofallocatedtensorswhenOOMhappens,addreport_tensor_allocations_upon_oomtoRunOptionsforcurrentallocationinfo.这听起来不错，但我该怎么做呢？RunOptions似乎是Tensorflow的东西，我能找到的关于它的少量文档将它与“session”相关联。我
我正在使用Python的multiprocessing.Pool类在进程之间分配任务。简单案例按预期工作:frommultiprocessingimportPooldefevaluate:do_something()pool=Pool(processes=N)fortaskintasks:pool.apply_async(evaluate,(data,))产生了N个进程，它们不断地完成我传递给apply_async的任务。现在，我有另一个案例，我有许多不同的非常复杂的对象，每个对象都需要进行大量计算事件。我最初让每个对象创建自己的multiprocessing.Pool按需在它完成工作
我正在使用多处理模块进行并行处理。下面的代码片段在X位置搜索字符串文件名，并返回找到字符串的文件名。但在某些情况下，搜索过程需要很长时间，所以我试图用超过300秒的时间来终止搜索过程。为此，我使用timeout==300如下所示，这会终止搜索过程，但确实会杀死子进程由波纹管代码生成。我试图找到多种方法但没有成功:/我如何从Pool中杀死父进程及其子进程？importosfrommultiprocessingimportPooldefrunCmd(cmd):lresult=os.popen(cmd).read()returnlresultmain():p=Pool(4)data_path
