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我正在尝试使用多处理和池
在Python中进行并行处理。下面给出了并行处理的代码。
all_rects = [[[] for x in range(net_config["grid_width"])] for y in range(net_config["grid_height"])]
for n in range(len(bbox_list)):
for k in range(net_config["grid_height"] * net_config["grid_width"]):
conf = conf_list[n][k,1].flatten()[0]
if conf > 0.75:
y = int(k / net_config["grid_width"])
x = int(k % net_config["grid_width"])
bbox = bbox_list[n][k]
abs_cx = pix_per_w/2 + pix_per_w*x + int(bbox[0,0,0])
abs_cy = pix_per_h/2 + pix_per_h*y+int(bbox[1,0,0])
w = bbox[2,0,0]
h = bbox[3,0,0]
all_rects[y][x].append(Rect(abs_cx,abs_cy,w,h,conf))
len(bbox_list)
每次迭代都不同。我喜欢根据len(bbox_list)
的数量设置进程
的数量。
所以我有一个函数
def doWork(box_list, conf_list, all_rects, w, h, n, pix_per_w):
for k in range(h * w):
conf = conf_list[n][k,1].flatten()[0]
if conf > 0.75:
y = int(k / w)
x = int(k % w)
bbox = bbox_list[n][k]
abs_cx = pix_per_w/2 + pix_per_w*x + int(bbox[0,0,0])
abs_cy = pix_per_h/2 + pix_per_h*y+int(bbox[1,0,0])
w = bbox[2,0,0]
h = bbox[3,0,0]
all_rects[y][x].append(Rect(abs_cx,abs_cy,w,h,conf))
然后从main
开始,我进行并行处理
all_rects = [[[] for x in range(net_config["grid_width"])] for y in range(net_config["grid_height"])]
pool = multiprocessing.Pool(len(bbox_list))
pool.map(doWork, (bbox_list, conf_list, all_rects, net_config["grid_width"], net_config["grid_height"], [len(bbox_list)], pix_per_w))
我有一个错误(TypeError:doWork() 恰好需要 7 个参数(给定 1 个)),另一个问题是 all_rects
。 all_rects
将是三维数组,all_rects
的数据同步如何,多处理安全吗?
编辑:
def doWork(worker_args, b_range):
box_list = worker_args[0]
conf_list = worker_args[1]
all_rects = worker_args[2]
w = worker_args[3]
h = worker_args[4]
pix_per_w = worker_args[5]
n = b_range
for k in range(h * w):
conf = conf_list[n][k,1].flatten()[0]
if conf > 0.75:
y = int(k / w)
x = int(k % w)
bbox = bbox_list[n][k]
abs_cx = pix_per_w/2 + pix_per_w*x + int(bbox[0,0,0])
abs_cy = pix_per_h/2 + pix_per_h*y+int(bbox[1,0,0])
w = bbox[2,0,0]
h = bbox[3,0,0]
all_rects[y][x].append(Rect(abs_cx,abs_cy,w,h,conf))
然后从 main 开始,
all_rects = [[[] for x in range(net_config["grid_width"])] for y in range(net_config["grid_height"])]
pool = multiprocessing.Pool(len(bbox_list))
box_ranges = range(len(bbox_list))
worker_args = [bbox_list, conf_list, all_rects, net_config["grid_width"], net_config["grid_height"], pix_per_w]
pool.map(doWork, worker_args, l) for l in box_ranges
我尝试通过元组发送,但出现语法无效的错误
pool.map(doWork, worker_args, l) for l in box_ranges
谢谢
最佳答案
您可以编写 worker
函数来接受元组作为参数并在函数中扩展该元组,例如:
def doWork(worker_args):
bbox_list, conf_list, all_rects, w, h, n, pix_per_w = worker_args
对于您关心的all_rects
,据我所知,append 是线程安全的。请参阅Are lists thread-safe
编辑:
Pool.map
与常规 map
函数非常相似。它接收两个参数,第一个是工作程序函数的名称,第二个应该是传递给工作程序的参数的迭代器。所以你的第二个参数应该是元组列表。每个元组将作为 doWork 函数的参数传递给一个进程:
pool.map(doWork, [(bbox_list, conf_list, all_rects, w, h, n, pix_per_w) for _ in xrange(len(bbox_list))])
关于python - Python中的多处理、传递多个参数以及进程之间的数据同步,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33253273/
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