对于一个简单的神经网络,我想将一个函数应用于 gonum VecDense 的所有值。
Gonum 有一个用于密集矩阵的 Apply 方法,但没有用于向量,所以我手动执行此操作:
func sigmoid(z float64) float64 {
return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-z))
}
func vSigmoid(zs *mat.VecDense) {
for i := 0; i < zs.Len(); i++ {
zs.SetVec(i, sigmoid(zs.AtVec(i)))
}
}
这似乎是并发执行的明显目标,所以我尝试了
var wg sync.WaitGroup
func sigmoid(z float64) float64 {
wg.Done()
return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-z))
}
func vSigmoid(zs *mat.VecDense) {
for i := 0; i < zs.Len(); i++ {
wg.Add(1)
go zs.SetVec(i, sigmoid(zs.AtVec(i)))
}
wg.Wait()
}
这行不通,也许并不出乎意料,因为 Sigmoid() 不以 wg.Done() 结尾,因为 return 语句(执行所有操作工作)紧随其后。
我的问题是:如何使用并发将函数应用于 gonum 向量的每个元素?
最佳答案
首先请注意,这种并发计算尝试假定 SetVec() 和 AtVec() 方法对于不同索引的并发使用是安全的。如果不是这种情况,尝试的解决方案本质上是不安全的,并可能导致数据竞争和未定义的行为。
wg.Done() 应该被调用来表示“worker”goroutine 完成了它的工作。但是只有 goroutine 完成它的工作。
在您的情况下,它不是(仅)在工作协程中运行的 sigmoid() 函数,而是 zs.SetVec()。因此,您应该在 zs.SetVec() 返回时调用 wg.Done(),而不是更早。
一种方法是在 SetVec() 方法的末尾添加一个 wg.Done()(它也可以是一个 defer wg. Done() 开头),但是引入这种依赖是不可行的(SetVec() 不应该知道任何 WaitGroup 和 goroutines,这会严重限制它的可用性).
在这种情况下,最简单和最干净的方法是启动一个匿名函数(函数文字)作为工作协程,您可以在其中调用 zs.SetVec(),并且您可以在其中一旦上述函数返回,可以调用 wg.Defer()。
像这样:
for i := 0; i < zs.Len(); i++ {
wg.Add(1)
go func() {
zs.SetVec(i, sigmoid(zs.AtVec(i)))
wg.Done()
}()
}
wg.Wait()
但是单独这样做不会起作用,因为函数字面量(闭包)指的是同时修改的循环变量,所以函数字面量应该使用它自己的副本,例如:
for i := 0; i < zs.Len(); i++ {
wg.Add(1)
go func(i int) {
zs.SetVec(i, sigmoid(zs.AtVec(i)))
wg.Done()
}(i)
}
wg.Wait()
另请注意,goroutine(尽管可能是轻量级的)确实有开销。如果他们所做的工作是“小”的,那么开销可能会超过利用多核/多线程带来的性能提升,总体而言,你可能无法通过并发执行这些小任务来获得性能提升(见鬼,你甚至可能比不使用 goroutines 做得更糟) .测量。
此外,您正在使用 goroutine 来完成最少的工作,您可以通过在 goroutine 完成“微小”工作后不“丢弃”它们来提高性能,但您可以“重用”它们。查看相关问题:Is this an idiomatic worker thread pool in Go?
关于go - 利用并发向量化函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50179290/
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