可以看到在运行过程中12个子进程的使用率为100%,而主进程的使用率为0.3%,可以看到使用 multiprocessing.Value / multiprocessing.Array + numpy.frombuffer 的方式各子进程在读写共享空间内容基本是不需要太多等待的,可以保证子进程基本以全速进行运行,而且主进程基本不参与计算(cpu利用率:0.3%)。也就是说采用该种方式...
#此例中func_partial(i) 等同于 func(array_SHAPE, alpha, i)array_shared = multiprocessing.RawArray('d', array.ravel())#由于对矩阵元素的写入是有位置坐标的(各进程可以各自改动对应矩阵位置(即内存地址)处的值,#故无需加进程锁p = multiprocessing.Pool(processes=6, initializer=init_pool, initargs=(...
importmultiprocessingimportnumpyasnp# 用于处理数组defcreate_shared_array(size):# 创建一个共享数组,初始值为0,大小为sizeshared_array=multiprocessing.Array('i',size)returnshared_arraydefsquare_array(shared_array,start,end):# 计算共享数组中[start, end)范围内元素的平方foriinrange(start,end):shared_arr...
importmultiprocessing# 导入多进程库importnumpyasnp# 导入numpy库进行数组操作 1. 2. 2. 创建共享内存对象 接下来,我们需要创建一个共享内存对象,这里我们使用multiprocessing.Array来实现。可以使用任何可支持的类型(如'i'表示整型)。 # 创建一个共享内存对象,长度为5,类型为整型shared_array=multiprocessing.Array('...
在多进程中共享数据可以通过多种方式实现,如使用multiprocessing.Value、multiprocessing.Array或multiprocessing.shared_memory。 multiprocessing.shared_memory提供了一种更灵活的方式来创建和管理共享内存块。 学习numpy数组在内存中的存储和管理方式: Numpy数组在内存中连续存储,可以通过内存地址直接访问和操作。 可以使用Num...
import numpy as np NUM_PROCESS = multiprocessing.cpu_count() def worker(index): main_nparray = np.frombuffer(shared_array_base, dtype=ctypes.c_double) main_nparray = main_nparray.reshape(NUM_PROCESS, 10) pid = os.getpid() main_nparray[index, :] = pid ...
Shared Array 在Python的mutiprocessing中,有还有一个Array类,可以和共享内存交互,来实现在进程之间共享数据。 array = mp.Array('i', [1, 2, 3, 4]) 这里的Array和numpy中的不同,它只能是一维的,不能是多维的。同样和Value一样,需要定义数据形式,否则会报错。 我们会在后一节举例说明这两种的使用方法. ...
import multiprocessing as mp import numpy as np import ctypes as c n = 2 m = 3 def addData(shared_array, shape, lock, process_number): array = to_numpy_array(shared_array, shape) n,m = shape i=0 for nn in range(n): for mm in range(m): with lock: array[nn][mm] += i ...
import time import cv2 import numpy as np import multiprocessing as mp def gamma_adjust_py(im, gamma, out_file): """伽马增强函数:使用循环逐像素计算""" rows, cols = im.shape out = im.astype(np.float32) for i in range(rows): for j in range(cols): out[i,j] = pow(out[i,j]...
我不确定这个标题是否适合我的情况:我想分享 numpy 数组的原因是它可能是我案例的潜在解决方案之一,但如果您有其他解决方案也不错。我的任务:我需要用multiprocessing实现一个迭代算法,而这些进程中的每一个都需要有一个数据副本(这个数据很大,并且是只读的,并且在迭代算法期间不会改变)。我写了一些伪代码来演示我的...