Warum verwendet Multiprocessing nur einen einzigen Kern, nachdem ich numpy importiert habe?

Ich bin mir nicht sicher, ob dies mehr als Betriebssystemproblem gilt, aber ich dachte, ich würde hier nachfragen, falls jemand einen Einblick in das Python-...

Teile das Diktat zwischen Prozessen

Vergleich von Multiprozessor-Modul und Pyro?

ich benutzePyro für die grundlegende Verwaltung von parallelen Jobs in einem Compute-Cluster. Ich bin gerade zu einem Cluster gewechselt, in dem ich für die ...

So synchronisieren Sie ein Python-Diktat mit Multiprocessing

Ich benutze Python 2.6 und das Multiprocessing-Modul für Multi-Threading. Jetzt möchte ich ein synchronisiertes Dikt haben (wobei die einzige atomare Operation, die ich wirklich brauche, der Operator + = für einen Wert ist). Soll ich das Diktat ...

Python-Echtzeit-Bildklassifizierungsprobleme mit neuronalen Netzen

Ich versuche, mit Caffe und Python Bilder in Echtzeit zu klassifizieren. Ich verwende OpenCV, um in einem Prozess von meiner Webcam zu streamen, und in einem separaten Prozess, um mithilfe von caffe eine Bildklassifizierung für die von der ...

Herunterfahren des Python-Handlingsystems

Testing Python Multiprocessing: niedrige Geschwindigkeit wegen Overhead?

Ich versuche, über @ zu lernmultiprocessing in Python (2.7). Meine CPU hat 4 Kerne. Im folgenden Code teste ich die Geschwindigkeit der parallelen gegenüber der seriellen Ausführung derselben Grundanweisung. Ich finde, dass die mit den 4 Kernen ...

Ist es möglich, die Remote-JMX-Überwachung programmgesteuert zu aktivieren?

Ich muss programmgesteuert einen neuen Java-Prozess starten und den JMX-Port dynamisch festlegen. Also anstatt dies zu tun -Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1 ...

Python Multiprocessing - Wendet eine Klassenmethode auf eine Liste von Objekten an

Python Multiprocessing führt zu vielen Zombieprozessen

Ich habe die Multiprozessorbibliothek von Python mithilfe eines Pools von Arbeitern implementiert. Ich habe den folgenden Code implementiert import main1 t1 = time.time() p = Pool(cores) result = p.map(main1, client_list[client]) if result == ...