我想了解主服务和辅助服务在TensorFlow中的确切角色。到目前为止，我了解到我启动的每个TensorFlow任务都与一个tf.train.Server实例相关联。此实例通过实现tensorflow::Session导出“主服务”和“辅助服务”接口(interface)”(master)和worker_service.proto(worker)。第一个问题:我的意思是，一项任务只与一名工作人员相关联吗？此外，我明白了.........关于大师:它是主服务的范围......(1)...向客户端提供功能，以便客户端可以运行session。(2)...将工作委派给可用的工作人员以计算ses
我希望celery任务能够获取执行它的工作人员的姓名，以便进行日志记录。我需要在任务中处理这个问题，而不是直接查询代理。有没有办法做到这一点？如果重要的话，我正在将celery与RabbitMQ一起使用。 最佳答案 使用celeryd_after_setup信号像这样捕获worker名称:fromcelery.signalsimportceleryd_after_setup@celeryd_after_setup.connectdefcapture_worker_name(sender,instance,**kwargs):os.e
我有一个函数可以执行一些模拟和返回字符串格式的数组。我想运行模拟(功能)不同的输入参数值，超过10000个可能的输入值，并将结果写入单个文件。我正在使用多处理，特别是pool.map函数并行运行模拟。全程模拟功能运行超过10000次需要很长时间，我很想跟踪整个操作过程。我认为下面当前代码中的问题是，pool.map运行函数10000次，在这些操作期间没有任何进程跟踪。一旦并行处理完成运行10000次模拟(可能是几小时到几天)，然后我会继续跟踪10000次模拟结果何时被保存到文件中。所以这并不是真正跟踪pool.map操作的处理。我的代码是否有允许进程跟踪的简单修复？defsimFunc
这个问题在这里已经有了答案:Concurrent.futuresvsMultiprocessinginPython3(6个答案)关闭5年前。请给我解释一下这两个类有什么区别？concurrent.futures.ProcessPoolExecutormultiprocessing.pool.Pool我注意到Python2中存在multiprocessing模块。但是功能上呢？
我有一些multiprocessingPython代码，看起来有点像这样:importtimefrommultiprocessingimportPoolimportnumpyasnpclassMyClass(object):def__init__(self):self.myAttribute=np.zeros(100000000)#basicallyabigmemorystructdefmy_multithreaded_analysis(self):arg_lists=[(self,i)foriinrange(10)]pool=Pool(processes=10)result=pool
我将python多处理库用于一种算法，其中我有许多工作人员处理某些数据并将结果返回给父进程。我使用multiprocessing.Queue将作业传递给工作人员，然后收集结果。一切都很好，直到worker无法处理某些数据block。在下面的简化示例中，每个工作人员都有两个阶段:初始化-可能会失败，在这种情况下worker应该被销毁数据处理——处理一block数据可能会失败，在这种情况下，worker应该跳过这个block并继续处理下一个数据。当这两个阶段中的任何一个失败时，我都会在脚本完成后陷入僵局。此代码模拟了我的问题:importmultiprocessingasmpimportr
在不同的机器上运行worker会导致下面指定的错误。我关注了theconfigurationinstructions并同步dags文件夹。我还要确认一下，RabbitMQ和PostgreSQL只需要安装在Airflow核心机上，不需要安装在worker上(worker只连接core)。设置规范详述如下:Airflow核心/服务器计算机已安装以下内容:Python2.7与Airflow(AIRFLOW_HOME=~/airflow)celery心理治疗师2RabbitMQPostgreSQLairflow.cfg中的配置:sql_alchemy_conn=postgresql+psyco
我正在使用Celery和RabbitMQ来处理来自API请求的数据。流程如下:请求>API>RabbitMQ>CeleryWorker>返回理想情况下，我会产生更多的celeryworker，但我受限于内存限制。目前，我的流程中的瓶颈是从传递给工作人员的URL中获取和下载数据。粗略的，流程大概是这样的:defcelery_gets_job(url):data=fetches_url(url)#takes0.1sto1.0s(bottleneck)result=processes_data(data)#takes0.1sreturnresult这是NotAcceptable，因为工作人员
我想利用Celery(使用RabbitMQ作为后端MQ)通过不同的队列执行不同风格的任务。一个要求是来自特定队列的(由工作人员)消费应该具有暂停和恢复的能力。celery，好像有thiscapability通过调用add_consumer和cancel_consumer。虽然我能够取消特定工作人员队列中任务的消费，但我无法通过调用add_consumer让工作人员恢复消费。Thecodetoreproducethisissueisprovidedhere.我的猜测可能是我缺少某种在celeryconfig中或在启动worker时通过参数提供的参数？如果能对此有一些新的看法，那就太好了。
对于基于Python/Django/Celery的部署工具，我们有以下设置:我们目前使用默认的Celery设置。(一个队列+交换称为“celery”。)队列中的每个任务代表一个部署操作。环境的每项任务都以可能需要(非常)长的同步阶段结束。需要满足以下规范:并发性:多个环境的任务应该同时执行。锁定:可能至多每个环境同时运行任务(即环境锁定)。吞吐量优化:当单个环境有多个任务时，可以将它们的同步阶段合并起来进行优化。因此，如果任务接近尾声，它应该检查队列中是否有新任务等待此环境，如果有，则跳过其同步阶段。实现它的首选方法是什么？一些想法:我会说我们必须设置多个队列:每个环境一个，并让N个c
