我想使用Celery在具有四张Tesla卡的GPU服务器上运行作业。我用一个由四个worker组成的池运行Celeryworker，这样每张卡总是运行一项工作。我的问题是如何指示worker每人领取一个GPU。目前我依赖于工作进程都应该有连续进程ID的假设:device_id=os.getpid()%self.ndevices但是，我不能保证它总是有效，即当工作进程随着时间的推移重新启动时。所以理想情况下，我想直接获取每个worker的ID。有人可以告诉我是否可以从任务中检查工作人员，或者可以建议一种不同的解决方案来跨GPU分配作业？ 最佳答案
我正在使用Python(2.7.3)中的多处理模块，并且想调试我的工作人员中正在进行的一些事情。但是，我似乎无法在工作线程中捕获任何异常。一个最小的例子:importmultiprocessingasmpa=[1]defworker():printa[2]defpool():pool=mp.Pool(processes=1)pool.apply_async(worker,args=())pool.close()pool.join()print"Multiprocessingdone!"if__name__=='__main__':pool()预计会引发IndexError，但我的输出只
我正在使用此命令运行我的服务器:celeryworker-Qq1,q2-c2这表明我的服务器将处理队列q1和q2上的所有任务，并且我有2个worker正在运行。我的服务器应该支持2个不同的任务:@celery.task(name='test1')deftest1():print"test1"time.sleep(3)@celery.task(name='test2')deftest2():print"test2"如果我将我的test1任务发送到q1队列并将test2任务发送到q2，两个工作人员都将同时运行任务。所以结果将是:test1test2test1test2...现在我需要的是我
ApacheDolphinScheduler3.2.0版本已经呼之欲出，8月中下旬，这个大版本就要和用户见面了。为了让大家提前了解到此版本更新的主要内容，我们已经制作了几期视频和内容做了大致介绍，包括《重磅预告！ApacheDolphinScheduler3.2.0新功能“剧透”》、《3.2.0版本预告！ApacheDolphinSchedulerAPI增强相关功能》。今天，我们来介绍另一个用户比较关心的新功能——Remotelogging（远程日志），看看是否能帮助你的工作变得更简单吧！https://www.bilibili.com/video/BV1U14y1q74N/?spm_id_f
在从concurrent.futures中决定将max_workers设置为什么时，需要考虑哪些因素？只要您期望Python3.5+可用，是否有任何理由不将max_workers设置为None，这将“默认为机器上的处理器数量，乘以5”，如此处文档中所述？https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 最佳答案 我不认为这个问题可以如此普遍地解决；这将取决于每个案例。来自thisanswer:
我正在使用GPU版本的keras在预训练网络上应用迁移学习。我不明白如何定义参数max_queue_size、workers和use_multiprocessing。如果我更改这些参数(主要是为了加快学习速度)，我不确定每个时期是否仍然可以看到所有数据。max_queue_size:用于“预缓存”来自生成器的样本的内部训练队列的最大大小问题:这是指在CPU上准备了多少批处理？它与workers有什么关系？如何最佳定义？worker:并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，并即时传递到GPU以进行神经网络计算问题:如何确定我的CPU可以/应该并行生成多少批处理？use_mult
我有一些非常简单的案例，可以将要完成的工作分解并分配给worker。我尝试了来自here的一个非常简单的多处理示例:importmultiprocessingimportnumpyasnpimporttimedefdo_calculation(data):rand=np.random.randint(10)printdata,randtime.sleep(rand)returndata*2if__name__=='__main__':pool_size=multiprocessing.cpu_count()*2pool=multiprocessing.Pool(processes=po
我正在尝试想办法直接从Python中的multiprocessing.Pool类的实例中获取进程数。有办法吗？文档没有显示任何相关内容。谢谢 最佳答案 您可以使用_processes属性:>>>importmultiprocessing>>>pool=multiprocessing.Pool()>>>pool._processes8multiprocessing.cpu_count()的返回值相同除非您在创建Pool对象时指定了进程数。>>>multiprocessing.cpu_count()8
RuntimeError:DataLoaderworker(pid(s)17016,18312)exitedunexpectedly这个错误通常是由于DataLoader中的一个或多个worker进程crash引起的，原因可能是许多不同的问题，例如内存不足、文件路径错误或其他系统问题。以下是一些解决方法：1.减少batch_size：减少batch_size可能会减少内存使用量，从而减少DataLoader进程crash的可能性。2.增加num_workers：增加num_workers可能会增加DataLoader的并行性，从而减少DataLoader进程crash的可能性。但是，要注意不要
您应该在哪里更新celery设置？在远程工作人员还是发件人？例如，我有一个使用Django和Celery的API。API通过代理(RabbitMQ)将远程作业发送给我的远程工作人员。工作人员正在运行python脚本(不使用Django)，有时这些工作会产生子任务。我已经在双方(发件人和工作人员)上创建了celery设置，即他们都需要设置BROKER_URL。但是，假设我想添加设置CELERY_ACKS_LATE=True，我应该将此设置添加到哪一端？每个远程worker或发送者(API)？API和远程worker都连接到同一个Broker，每个都以不同的方式启动celery。API通过
