Python - многопроцессорность застревает

Я пытаюсь параллельно выполнять определенные операции с набором данных MNIST. С многопроцессорностью он застревает и никогда не заканчивается. Я попытался поместить функции закрытия и соединения внутри или вне цикла for. Я также попытался поместить экземпляр пула внутри функции, похоже, тоже не работает. Что я здесь делаю не так? Не знаю, где мне искать, чтобы решить эту проблему. Большое спасибо за вашу помощь заранее

class MnistPartialDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, transform=None):
        self.data = data
    def __getitem__(self, index):
    return self.data[index]
    def __len__(self):
        return len(self.data)

def create_tasks(train_pool, test_pool):
    train_thread_result = []
    start = time.time()
    for k, v in train_tasks.items():
        tc_data = train_pool.map_async(test_function, v)
        train_thread_result.append(tc_data)
    train_pool.close()
    train_pool.join()
    for i in range(len(train_thread_result)):
        train_dataset[i] = MnistPartialDataset(train_thread_result[i].get())
    end = time.time()
    print("tc time: " + str(end-start))

    test_thread_result = []
    start = time.time()
    for k, v in test_tasks.items():
        tc_data = test_pool.map_async(test_function, v)
        test_thread_result.append(tc_data)
    test_pool.close()
    test_pool.join()
    for i in range(len(test_thread_result)):
        test_dataset[i] = MnistPartialDataset(test_thread_result[i].get())
    end = time.time()
def main():
    train_pool =  multiprocessing.Pool(processes = multiprocessing.cpu_count()-1)
    test_pool =  multiprocessing.Pool(processes = multiprocessing.cpu_count()-1)
    create_tasks(train_pool, test_pool)
    pool.close()
    pool.terminate()

Некоторые из ваших переменных сложно интерпретировать. Каковы значения train_tasks и MnistPartialDataset? Есть ли причина, по которой вы отказываетесь от типичного заявления with о многопроцессорности и предпочитаете управлять ресурсами пула вручную? Кроме того, если я понимаю вашу цель, вы можете использовать imap в качестве более краткой альтернативы.

Alex L 23.12.2018 06:04

Было бы полезно увидеть test_function, поскольку, по крайней мере, по моему опыту, зависшие пулы часто вызываются зависшими потоками / процессами.

Joseph8th 23.12.2018 06:56

train_tasks - это словарь списка. Каждый список содержит 2 класса данных набора данных MNIST. Каждый элемент представляет собой кортеж из (image_data, label). Вы можете предположить, что test_function - это элементарные операции с данными изображения. Решит ли проблему использование оператора with? Я просто следил за решением здесь stackoverflow.com/questions/43224000/…

soulless 23.12.2018 07:18
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
3
367
0

Другие вопросы по теме