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我有两个处理大型列表的连续函数。
我一个接一个地打电话,使用 joblib
的Parallel, delayed
, 试图分别提高两个函数的处理速度。
但是,我看到了 function_1
的输出也尽快Parallel
电话 function_2
我不明白为什么。 简而言之,这会导致 function_2
没有被调用。
主要代码:
from mycode import function_2
from joblib import Parallel, delayed
import gc
if __name__ == '__main__':
list = list_1
print ">>> First call"
Parallel(n_jobs = -1)(delayed(function_1)
(item) for item in list)
gc.collect()
do_other_stuff()
list = list_2
print ">>> Second call"
Parallel(n_jobs=-1, backend='threading')(delayed(function_2)
(item) for item in list)
线程函数:
def function_1(): # Gets called first
print "this comes from function 1"
pass
def function_2(): # Gets called second
print "this comes from function 2"
pass
输出:
>>> First call
this comes from function 1
this comes from function 1
this comes from function 1
this comes from function 1
>>> Second call
this comes from function 1
this comes from function 1
this comes from function 1
this comes from function 1
我的假设是 function_1
的某些部分存储在内存中,调用后保留(可能是由于 joblib
内存映射/共享功能?)。
这就是为什么我 gc.collect()
在通话之间。由于这没有帮助,我考虑 reloading modules在通话之间(joblib, Parallel, delayed
),这看起来很难看。
有没有人遇到过类似的行为(在 Windows 上)?
是否有一些修复?
我需要卸载/重新加载吗 joblib
或 mycode
模块在这里,在 Parallel
之间步骤,如果是,为什么?
最佳答案
Q1:有没有人遇到过类似的行为(在 Windows 上)?
A1:没有。
Q2:有什么解决办法吗?
A2:不,引用。 A1.
问题 3:我是否需要在此处卸载/重新加载 joblib
或 mycode
模块......?
A3:不,引用。 A1.
Q4:如果是这样(Q3),为什么?
A4:不适用,引用。 A3.
稍作修改的实验结构可能如下所示:
#ass; import function_2
from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
#ass; import gc
pass; import itertools
def function_1( aParam = "" ): # Gets called first
try:
print "this comes from a call: function_1( aParam == {0:})".format( aParam )
except:
pass # die in silence
finally:
return aParam
def function_2( aParam = "" ): # Gets called second
try:
print "this comes from a call: function_2( aParam == {0:})".format( aParam )
except:
pass # die in silence
finally:
return aParam
if __name__ == '__main__':
print "-------------------------------------------------------------- vvv main.START()"
#ist = list_1
aList = [ 11, 12, 13, 14, 15, ]
print "-------------------------------------------------------------- >>> First call"
A = Parallel( n_jobs = -1
)( delayed( function_1 ) ( item ) for item in aList
)
print "-------------------------------------------------------------- vvv main was ret'd: {0:}".format( repr( A ) )
#c.collect()
#o_other_stuff()
#ist = list_2
aList = [ 21, 22, 23, 24, 25, ]
print "-------------------------------------------------------------- >>> Second call"
B = Parallel( n_jobs = -1,
backend = 'threading'
)( delayed( function_2 ) ( item ) for item in aList
)
print "-------------------------------------------------------------- vvv main was ret'd: {0:}".format( repr( B ) )
C:\Python27.anaconda>python TEST_SO_Parallel.py
-------------------------------------------------------------- vvv main.START()
-------------------------------------------------------------- >>> First call
this comes from a call: function_1( aParam == 11)
this comes from a call: function_1( aParam == 12)
this comes from a call: function_1( aParam == 13)
this comes from a call: function_1( aParam == 14)
this comes from a call: function_1( aParam == 15)
-------------------------------------------------------------- vvv main was ret'd: [11, 12, 13, 14, 15]
-------------------------------------------------------------- >>> Second call
this comes from a call: function_2( aParam == 21)
this comes from a call: function_2( aParam == 22)
this comes from a call: function_2( aParam == 23)
this comes from a call: function_2( aParam == 25)this comes from a call: function_2( aParam == 24)
-------------------------------------------------------------- vvv main was ret'd: [21, 22, 23, 24, 25]
据观察,[win] py2.7 已处理代码,没有任何上述报告的障碍。
根据规范,joblib
记录的处理是正确的。
上面报告的行为没有被复制,可以映射到任何形式的 joblib
- 参与因果链。
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