multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]):创建一个进程池对象,支持带有超时和回调的异步结果,以及一个并行的map实现。 processes:指定进程池中的工作进程数量,如果为None,则使用os.cpu_count()的返回值。 initializer和initargs:如果initializer不为None,则...
maxtasksperchild:工作进程退出之前可以完成的任务数,完成后用一个新的工作进程来替代原进程,来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。 context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方...
classmultiprocessing.pool.Pool([processes[,initializer[, initargs[, maxtasksperchild[,context]]]) 1 processes: 是要使用的工作进程数。如果进程是None,那么使用返回的数字os.cpu_count()。也就是说根据本地的cpu个数决定,processes小于等于本地的cpu个数; initializer: 如果initializer是None,那么每一个工作进...
classmultiprocessing.pool.Pool([processes[,initializer[,initargs[,maxtasksperchild[,context]]]) 1. processes: 是要使用的工作进程数。如果进程是None,那么使用返回的数字os.cpu_count()。也就是说根据本地的cpu个数决定,processes小于等于本地的cpu个数; initializer: 如果initializer是None,那么每一个工作进程...
processes表示的是进程池pool中进程个数,如果没有指定那就是调用multiprocessing.get_cpu()获得cpu个数作为processes。initializer是在初始化pool中的worker的时候调用的初始化函数,例如你每一个worker需要连接数据库,那么你可以在initializer中去做这件事,这样每一个worker的数据库连接都是独立的。maxtasksperchild是指每...
multiprocessing.pool.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None, context=None) 3.1.1. 参数介绍 processes — 进程池中进程数量,如果为 None,则使用 os.cpu_count() 返回的值 initializer — 如果该参数不为 None,则所有进程池中的进程启动时都会先执行 initializer(*initargs...
(2)对于要创建多个子进程的情形,更简洁的办法是采用进程池:multiprocessing.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None) processes :使用的工作进程的数量,如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。 initializer: 如果initializer不是None,那么每一个工作进程在开始的时...
maxProcesses = 4 q = multiprocessing.Queue() pool = multiprocessing.Pool() runlist = range(100000) sendcounter = 0 donecounter = 0 while donecounter < len(runlist): if stopNowBooleanFunc(): # if for whatever reason I want to stop processing early ...
class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]) processes: 是要使用的工作进程数。如果进程是None,那么使用返回的数字os.cpu_count()。也就是说根据本地的cpu个数决定,processes小于等于本地的cpu个数; initializer...
# 需要导入模块: from torch import multiprocessing [as 别名]# 或者: from torch.multiprocessing importPool[as 别名]defload_multi_process(self, load_fn: Callable, path: Sequence)-> List:""" Helper function to load dataset with multiple processes ...