Использование функции «Копировать при записи» для копирования данных в рабочие процессы Multiprocessing.Pool ()

Как запустить несколько нейронных сетей Keras параллельно

Я пытаюсь использовать Keras для запуска алгоритма обучения подкрепления. В этом алгоритме я тренирую нейронную сеть. Что отличается от других проблем обучен...

Недостающие строки при записи файла с многопроцессорной блокировкой Python

Это мой код:

покрытие Python на бесконечный процесс

У меня есть многопроцессорный веб-сервер с процессами, которые никогда не заканчиваются, я хотел бы проверить покрытие кода для всего проекта в реальной сред...

Как запустить вложенные, иерархические пафосные многопроцессорные карты?

Многопроцессорная обработка Python: почему большие куски медленнее?

эта функция заставила мои эпохи идти от 40 до 1000 секунд ...

ользую Keras с тензорным потоком в качестве бэкэнда. У меня есть одна скомпилированная / обученная модель.Мой цикл предсказания медленный, поэтому я хотел бы...

 это может быть разделено между процессами. Но это включает в себя много хаков и, возможно, не очень надежно.

звестно о multiprocessing.Manager () и о том, как его можно использовать для создания общих объектов. В частности, очереди, которые могут быть разделены межд...

Обратите внимание, что я являюсь автором связанного поста в блоге выше.

from multiprocessing import Pool def op1(data): return [data[elem] + 1 for elem in range(len(data))] data = [[elem for elem in range(20)] for elem in range(500000)] import time start_time = time.time() re = [] for data_ in ...

 IO связанные задания -> multiprocessing.pool.ThreadPool?

разница междуThreadPool а такжеPool вmultiprocessing модуль. Когда я пробую свой код, я вижу главное отличие: from multiprocessing import Pool import os, time print("hi outside of main()") def hello(x): print("inside hello()") print("Proccess ...