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python - 如何在 python joblib 中写入共享变量

coder 2023-05-27 原文

以下代码并行化了一个 for 循环。

import networkx as nx;
import numpy as np;
from joblib import Parallel, delayed;
import multiprocessing;

def core_func(repeat_index, G, numpy_arrary_2D):
  for u in G.nodes():
    numpy_arrary_2D[repeat_index][u] = 2;
  return;

if __name__ == "__main__":
  G = nx.erdos_renyi_graph(100000,0.99);
  nRepeat = 5000;
  numpy_array = np.zeros([nRepeat,G.number_of_nodes()]);
  Parallel(n_jobs=4)(delayed(core_func)(repeat_index, G, numpy_array) for repeat_index in range(nRepeat));
  print(np.mean(numpy_array));

可以看出，要打印的预期值为 2。但是，当我在集群(多核、共享内存)上运行我的代码时，它返回 0.0。

我认为问题在于每个工作人员都创建了自己的 numpy_array 对象的副本，而在 main 函数中创建的那个没有更新。如何修改代码以更新 numpy 数组 numpy_array？

最佳答案

joblib 默认使用 processes 的多处理池，如 its manual说:

Under the hood, the Parallel object create a multiprocessing pool that forks the Python interpreter in multiple processes to execute each of the items of the list. The delayed function is a simple trick to be able to create a tuple (function, args, kwargs) with a function-call syntax.

这意味着，每个进程都继承了数组的原始状态，但无论它在其中写入什么，都会在进程退出时丢失。只有函数结果被传递回调用(主)进程。但是你没有返回任何东西，所以返回 None。

要使共享数组可修改，您有两种方法:使用线程和使用共享内存。

与进程不同，线程共享内存。所以你可以写入数组，每个作业都会看到这个变化。根据joblib手册，是这样完成的:

  Parallel(n_jobs=4, backend="threading")(delayed(core_func)(repeat_index, G, numpy_array) for repeat_index in range(nRepeat));

当你运行它时:

$ python r1.py 
2.0

但是，当您将复杂的内容写入数组时，请确保正确处理数据或数据片段周围的锁，否则您将遇到竞争条件(google it)。

还要仔细阅读 GIL，因为 Python 中的计算多线程是有限的(与 I/O 多线程不同)。

如果您仍然需要这些进程(例如因为 GIL)，您可以将该数组放入共享内存中。

这个话题有点复杂，但是joblib + numpy shared memory example joblib 手册中也显示了。

关于python - 如何在 python joblib 中写入共享变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46657885/

python何在codenumpysectionparallel-processingshared-memoryjoblib

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