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

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.

我正在使用multiprocessing.Pool()这是我想要的池:definsert_and_process(file_to_process,db):db=DAL("path_to_mysql"+db)#TableDefinationsdb.table.insert(**parse_file(file_to_process))returnTrueif__name__=="__main__":file_list=os.listdir(".")P=Pool(processes=4)P.map(insert_and_process,file_list,db)#herehavingprob

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:

我正在尝试在多个进程上调用一个函数。显而易见的解决方案是python的multiprocessing模块。问题是该功能有副作用。它创建一个临时文件并使用atexit.register和全局列表注册要在退出时删除的文件。以下应证明问题(在不同的上下文中)。importmultiprocessingasmultiglob_data=[]deffunc(a):glob_data.append(a)map(func,range(10))printglob_data#[0,1,2,3,4...,9]Good.p=multi.Pool(processes=8)p.map(func,range(80