parallel_apply:将我们从我们从Scatter中得到的一套分布式的input,输入到相应的分布式Module中,我们是通过复制得到的这些模块。 #将模块复制到设备id中的设备replicas = nn.parallel.replicate(module, device_ids)#将输入分配到设备id中的设备inputs = nn.parallel.scatter(input, device_ids)#将模型应用于相应的输入...
items(): if mid in final_mid2name: if name[-2:] == 'en': final_mid2name[mid] = name else: continue else: final_mid2name[mid] = name return final_mid2name if __name__ == '__main__': n_processes = 40 mid2name = parallel_apply_line_by_line('./freebase-rdf'...
parallel_apply(并行应用): 将一组已分配的输入传给一组已分配的models. 为了更好的说明,这里使用这些集合组成的data_parallel函数 def data_parallel(module, input, device_ids, output_device=None):if notdevice_ids:returnmodule(input)if output_device isNone: output_device=device_ids[0] replicas=nn.pa...
python可以做并行计算,下面是相关介绍:一、概览ParallelPython是一个python模块,提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制。它轻巧,易于安装和与其他python软件集成。ParallelPython是一个用纯Python编写的开源和跨平台模块。二、特性在SMP和集群上并行执行python代码易...
parallel_apply：将我们从我们从Scatter中得到的一套分布式的input，输入到相应的分布式Module中，我们是通过复制得到的这些模块。#将模块复制到设备id中的设备replicas = nn.parallel.replicate(module, device_ids)#将输入分配到设备id中的设备inputs = nn.parallel.scatter(input, device_ids)#将模型应用于相应的...
df.parallel_apply(my_time_consuming_function,axis=1) 代码加密困难 1.代码混淆 通过一系列的转换,让代码逐渐不让人那么容易明白。 主要有以下几种手段: 移除注释和文档。没有这些说明,在一些关键逻辑上就没那么容易明白了。 改变缩进。完美的缩进看着才舒服,如果缩进忽长忽短,看着也一定闹心。
task_df["new_text1"] = task_df["text1"].apply(text_processing) end_time = time.time()print("raw apply cost=", end_time-start_time)print(task_df) start_time = time.time() task_df["new_text2"] = task_df["text1"].parallel_apply(text_processing) ...
串行:串行(serial)与并行(parallel)相对应,是指的我们从事某项工作时一个步骤一个步骤的去实施 并行:是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理的一种计算方法。它可以同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间,前提得是具备多个CPU ...
数据并行(Data Parallel)模型:将相同的操作同时作用于不同数据,只需要简单地指明执行什么并行操作以及并行操作对象。该模型反映在图一中即是,并行同时在主线程中拿取数据进行处理,并线程执行相同的操作,然后计算完成后合并结果。各个并行线程在执行时互不干扰。
数据并行(Data Parallel)模型:将相同的操作同时作用于不同数据,只需要简单地指明执行什么并行操作以及并行操作对象。该模型反映在图一中即是,并行同时在主线程中拿取数据进行处理,并线程执行相同的操作,然后计算完成后合并结果。各个并行线程在执行时互不干扰。