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我一直在努力编写一个替代方案(资源要求较低?)mean shift C++ 模块到 Scikit-Learn一个。
在 C++ 方面,我一直在使用 nanoflann用于构建和搜索 KD 树的库。
基本上我有两个 numpy 数组,我通过 Cython 传递给我的 C++ MeanShift 函数,然后返回找到的聚类中心列表。
事实证明它快了一点,大约是 7 倍(我仍在积极努力)。
我想并行化我的 C++ 代码中最昂贵的部分,比如用于收敛的 for 循环,但是,由于这个 C++ 模块将被导入到 python 中,我想以最安全的方式这样做& 简单的方法。
我考虑过使用 OpenMP,您有什么建议吗?
谢谢!祝你有美好的一天。
谢谢@bivouac0,我现在可以编译整个了。
现在我在逻辑/技术方面苦苦挣扎。让我给您写一段我想要并行化的代码。
我有一个 std::vector<std::pair<size_t, double> > > matches
vector 和相当大的 double samples[N]
大批。我想使用存储在 matches
中的对的第一个元素 vector 来计算更大的访问索引samples
数组(见下面的代码):这是执行此操作的方法:
typedef std::vector<std::pair<size_t, double> > searchResultPair;
double* calcMean(size_t nMatches, searchResultPair matches,
double* samples) {
/*
*/
double* returnArray = new double[3];
returnArray[0] = 0;
returnArray[1] = 0;
returnArray[2] = 0;
double x = y = z = 0;
for (size_t i = 0; i < nMatches; i = i + 1) {
x = x + samples[3 * (matches[i].first)];
y = y + samples[3 * (matches[i].first) + 1];
z = z + samples[3 * (matches[i].first) + 2];
}
returnArray[0] = x/nMatches;
returnArray[1] = y/nMatches;
returnArray[2] = z/nMatches;
return(returnArray);
}
有没有办法同时访问 matches[i].first
变量?
我试过 #pragma omp parallel for reduction(+:x,y,z) num_threads(n_threads)
但它会降低性能(1 个线程 > 2 个线程 > 4 个线程 > 8 个线程等等...)。
我的问题有意义吗?我在任何地方弄错了吗?管理并行 n_threads
可能只是一种开销团队计算部分和x,y,z
, 因为 vector
中的元素连续存储...
我可以将上面的 for 循环分成 3 个部分,并尝试并行化每个部分。 这会是个好主意吗?那里的计算嵌套在 while
中嵌套在另一个for循环中,它是整个模块中最重要的方法。
最佳答案
关于使用 OpenMP 编译 c++ 代码的上述问题,您可能只需要包含 gomp
库。这是一个适合我的简单 setup.py 脚本...
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize, build_ext
# run as... python setup.py build_ext
ext = Extension("entity_lookup", # name of extension
["src/entity_lookup.pyx", "src/EntityLookupImpl.cpp", "src/IndexDictImpl.cpp"],
language="c++", # this causes Pyrex/Cython to create C++ source
#include_dirs=[...],
libraries=['gomp'], # or include explicity with extra_link_args below
cmdclass = {'build_ext': build_ext},
#extra_link_args=['/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgomp.so.1'], # see above
extra_compile_args=['-fopenmp', '-std=c++11']
)
setup(
name = 'EntityLookup',
version = 0.4,
description = 'Package to match words and phrases to Entity labels',
ext_modules = cythonize(ext)
)
请注意包含 gomp(又名 libgomp.so.1)。这是定义 GOMP_parallel 的地方。
要编译... python setup.py build_ext
我总是就地使用这段代码(没有安装在任何地方),为此你需要设置一个指向已编译的 entity_lookup.so 的链接,它出现在脚本创建的“构建”目录的深处。
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