マルチプロセッシングで異なるワーカーで同じ出力が発生する

Question

実行する作業を分割して作業者間で分散できる非常に単純なケースがあります。なぜ、同じ乱数が

Input : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
0 7 
1 7 
2 7 
5 7 
3 7 
4 7 
6 7 
7 7 
8 6 
9 6 
Pool : [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 

を印刷きている：

import multiprocessing 
import numpy as np 
import time 

def do_calculation(data): 
    rand=np.random.randint(10) 
    print data, rand 
    time.sleep(rand) 
    return data * 2 

if __name__ == '__main__': 
    pool_size = multiprocessing.cpu_count() * 2 
    pool = multiprocessing.Pool(processes=pool_size) 

    inputs = list(range(10)) 
    print 'Input :', inputs 

    pool_outputs = pool.map(do_calculation, inputs) 
    print 'Pool :', pool_outputs 

上記のプログラムは次の出力を生成します。私はhereから非常に単純なマルチプロセッシングの例を試してみましたか？ （私のマシンには4つのCPUがあります）。これは最善の/最も簡単な方法ですか？

Answer 1

do_calculation機能でnumpy.random.seedを使用して乱数ジェネレータを再シードする必要があると思います。

私の推測では、モジュールをインポートするときに乱数ジェネレータ（RNG）がシードされます。次に、マルチプロセッシングを使用すると、すでにシードされているRNGで現在のプロセスをフォークします。つまり、すべてのプロセスがRNGのシード値を共有しています。

例えば：

def do_calculation(data): 
    np.random.seed() 
    rand=np.random.randint(10) 
    print data, rand 
    return data * 2