我很難理解多處理隊列如何在python上工作以及如何實(shí)現(xiàn)它。假設(shè)我有兩個python模塊，它們從共享文件中訪問數(shù)據(jù)，我們將這兩個模塊稱為writer和Reader。我的計劃是讓讀取器和寫入器都將請求放入兩個單獨(dú)的多處理隊列中，然后讓第三個進(jìn)程將這些請求循環(huán)彈出并照此執(zhí)行。

我的主要問題是我真的不知道如何正確實(shí)現(xiàn)multiprocessing.queue，您不能為每個進(jìn)程真正實(shí)例化對象，因為它們將是單獨(dú)的隊列，如何確保所有進(jìn)程都與一個共享隊列相關(guān)(或在這種情況下，排隊)

參考方案

我的主要問題是我真的不知道如何正確實(shí)現(xiàn)multiprocessing.queue，您不能為每個進(jìn)程真正實(shí)例化對象，因為它們將是單獨(dú)的隊列，如何確保所有進(jìn)程都與一個共享隊列相關(guān)(或在這種情況下，排隊)

這是讀取器和寫入器共享一個隊列的簡單示例。寫入器向讀取器發(fā)送一堆整數(shù)。當(dāng)寫入器的數(shù)字用完時，它將發(fā)送“DONE”(完成)，讓讀取器知道退出讀取循環(huán)。

from multiprocessing import Process, Queue

import time

import sys

def reader_proc(queue):

## Read from the queue; this will be spawned as a separate Process

while True:

msg = queue.get() # Read from the queue and do nothing

if (msg == 'DONE'):

break

def writer(count, queue):

## Write to the queue

for ii in range(0, count):

queue.put(ii) # Write 'count' numbers into the queue

queue.put('DONE')

if __name__=='__main__':

pqueue = Queue() # writer() writes to pqueue from _this_ process

for count in [10**4, 10**5, 10**6]:

### reader_proc() reads from pqueue as a separate process

reader_p = Process(target=reader_proc, args=((pqueue),))

reader_p.daemon = True

reader_p.start() # Launch reader_proc() as a separate python process

_start = time.time()

writer(count, pqueue) # Send a lot of stuff to reader()

reader_p.join() # Wait for the reader to finish

print("Sending {0} numbers to Queue() took {1} seconds".format(count,

(time.time() - _start)))

Python GPU資源利用 - python

我有一個Python腳本在某些深度學(xué)習(xí)模型上運(yùn)行推理。有什么辦法可以找出GPU資源的利用率水平？例如，使用著色器，float16乘法器等。我似乎在網(wǎng)上找不到太多有關(guān)這些GPU資源的文檔。謝謝！ 參考方案 您可以嘗試在像Renderdoc這樣的GPU分析器中運(yùn)行pyxthon應(yīng)用程序。它將分析您的跑步情況。您將能夠獲得有關(guān)已使用資源，已用緩沖區(qū)，不同渲染狀態(tài)上…Python:圖像處理可產(chǎn)生皺紋紙效果 - python

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總結(jié)

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