1.背景
在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度
2.函数要求
笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法:
pip install pathos
安装完成后
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm
这边使用pathos的原因是因为,multiprocessing 库中的Pool 函数只支持单参数输入,例如 f(x) = x**2,而不能处理 f (x,y) = x+y 这类的函数
更不用说一些需要参数的函数 例如:F(x , alpha=0.5, gamma = 0.1) 这样。
3.代码
定义一个 函数 F [ X ] ,其中,输入X是可以在第一个维度上迭代的array, 大小:[ num_X, len ] , 在第一维度 num_X 上进行迭代。
def F(X,lamda=10,weight=0.05): res={} res.update(F_1(X,lamda=lamda,weight=weight)) res.update(F_2(X,lamda=lamda,weight=weight)) return res
x 是 F 的输出,是一个dict (字典格式)
这里的两个函数超参数 lamda 和 weight 虽然每次调用的时候值是一样的,但是还是需要放一个数组每次用于迭代。
zip_lamda = [lamda for i in range(len(X)) ] zip_weight = [weight for i in range(len(X)) ] with tqdm(total=len(cold_sequences)) as t: for i, x in enumerate(pool.imap(F,X,zip_lamda,zip_weight)): X[i,:] = [x[key] for key in x.keys()] Y[i,] = 0 t.update() pool.close() pool.join()
4.结果
mutiprocess 加速前
mutiprocess 加速后
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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