到目前为止，只要我需要使用multiprocessing我通过手动创建一个“进程池”并与所有子进程共享一个工作队列来做到这一点。例如:frommultiprocessingimportProcess,QueueclassMyClass:def__init__(self,num_processes):self._log=logging.getLogger()self.process_list=[]self.work_queue=Queue()foriinrange(num_processes):p_name='CPU_%02d'%(i+1)self._log.info('Initiali
我正在对40GB的数据进行计算。每个文件都是一个包含json行的压缩gzip文件。每个文件最多有500,000行，或大约500MB。我有一个运行128个CPU和1952GB内存的亚马逊实例。我要做的是尽快处理每个文件。我正在使用这样的多处理池:definitializeLock(l):globallocklock=lif__name__=='__main__':directory='/home/ubuntu/[directory_containing_files]/*.gz'file_names=glob.glob(directory)lock=Lock()pool=Pool(init
我想在for循环中填充一个2D-numpy数组，并通过使用多处理来加快计算速度。importnumpyfrommultiprocessingimportPoolarray_2D=numpy.zeros((20,10))pool=Pool(processes=4)deffill_array(start_val):returnrange(start_val,start_val+10)list_start_vals=range(40,60)forlineinxrange(20):array_2D[line,:]=pool.map(fill_array,list_start_vals)pool
我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,
我很乐意就目前的谈话总体说明我们只是。我正在做农活，想知道目前的进展。因此，如果我将100作业发送到10处理器，我该如何显示当前已返回的作业数。我可以获得ID，但是如何从我的map函数中计算已完成返回的作业数。我按如下方式调用我的函数:op_list=pool.map(PPMDR_star,list(varg))在我的函数中，我可以打印当前名称current=multiprocessing.current_process()print'Running:',current.name,current._identity 最佳答案 如果您
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
我想根据索引在张量中赋值。例如，根据tf.nn.max_pool_with_argmax的pooling值和对应的指标输出，我想将这些池值与索引一起放回原始的非池化张量中。我发现tf.nn.max_pool_with_argmax的输出索引被展平了。一个问题:如何将它们分解回Tensorflow中的坐标？另一个问题:在给定索引的情况下，如何将池化张量的每个值分配给原始非池化张量在Tensorflow中的位置？非常感谢。我试图编写代码来实现这一点，但我只能使用numpy。我不知道如何在tf.nn.max_pool_with_argmax之后获取扁平化索引并分配到Tensorflow中的u
我在渲染农场工作，我需要我的客户能够启动渲染器的多个实例，而不会阻塞，以便客户端可以接收新命令。我的工作正常，但是我在终止创建的进程时遇到了问题。在全局级别，我定义了我的池(以便我可以从任何函数访问它):p=Pool(2)然后我用apply_async调用我的渲染器:foriinrange(totalInstances):p.apply_async(render,(allRenderArgs[i],args[2]),callback=renderFinished)p.close()该函数完成，在后台启动进程，并等待新命令。我做了一个简单的命令来终止客户端并停止渲染:defclose()
我的代码(遗传优化算法的一部分)并行运行几个进程，等待所有进程完成，读取输出，然后用不同的输入重复。当我重复测试60次时，一切正常。由于它有效，我决定使用更实际的重复次数200。我收到此错误:File"/usr/lib/python2.7/threading.py",line551,in__bootstrap_innerself.run()File"/usr/lib/python2.7/threading.py",line504,inrunself.__target(*self.__args,**self.__kwargs)File"/usr/lib/python2.7/multipr
我是python的新手。我正在使用multiprocessing模块读取stdin上的文本行，以某种方式转换它们并将它们写入数据库。这是我的代码片段:batch=[]pool=multiprocessing.Pool(20)i=0fori,contentinenumerate(sys.stdin):batch.append(content)iflen(batch)>=10000:pool.apply_async(insert,args=(batch,i+1))batch=[]pool.apply_async(insert,args=(batch,i))pool.close()pool.
