属性 'abc'を<module> __main__ 'from' abc_h.py '>

Question

私はPythonで関数を定義しています。プログラムファイル名自体はです。abc_d.pyです。同じファイルをもう一度インポートできるのか分かりません。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import sys 
import multiprocessing 
num_processor=4 
pool = multiprocessing.Pool(num_processor) 


def abc(data):   
    w=np.dot(data.reshape(25,1),data.reshape(1,25)) 
    return w 

data_final=np.array(range(100)) 
n=100 
error=[] 
k_list=[50,100,500,1000,2000] 
for k in k_list: 

    dict_data={}  
    for d_set in range(num_processor): 
     dict_data[d_set]=data_final[int(d_set*n/4):int((d_set+1)*n/4)] 
     if(d_set==num_processor-1): 
      dict_data[d_set]=data_final[int(d_set*n/4):] 

    tasks = dict_data 
    results_w=[pool.apply_async(abc,dict_data[t]) for t in range(num_processor)] 
    w_f=[] 
    for result in results_w: 
     w_s=result.get() 
     w_f.append(w_s.tolist()) 

    w_f=np.array(w_f) 

print (w_f) 

ここで、tasksは配列を持つ辞書です。

エラー：

誰がエラーを説明することができます。私はまだPythonに慣れていません。私は自分自身を追求しています

Process ForkPoolWorker-1: 
Process ForkPoolWorker-2: 
Process ForkPoolWorker-3: 
Process ForkPoolWorker-4: 
Traceback (most recent call last): 
Traceback (most recent call last): 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/process.py", line 254, in _bootstrap 
    self.run() 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/process.py", line 93, in run 
    self._target(*self._args, **self._kwargs) 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py", line 108, in worker 
    task = get() 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/queues.py", line 345, in get 
    return ForkingPickler.loads(res) 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/process.py", line 254, in _bootstrap 
    self.run() 
    File "/home/anaconda3/lib/python3.5/multiprocessing/process.py", line 93, in run 
    self._target(*self._args, **self._kwargs) 
AttributeError: Can't get attribute 'abc' on <module '__main__' from 'abc_d.py'> 

Answer 1

そうな答えはこの男によって発見としての機能が...ピクルスないということです：マルチスレッド・ハンドラの作家である

https://github.com/joblib/joblib/issues/166#issuecomment-55529781

。マルチスレッド機能がある中でグローバル変数を使用する人のための

、この質問を参照してください。

Globals variables and Python multiprocessing

Answer 2

あなたが前に関数を宣言するプールを宣言した場合、あなたはそれがスローされます並行して使用しようとしていますこのエラー。順序を逆にすると、このエラーは発生しなくなります。また、コードにバグがあり、リストとしてフィードしたいときは、すべてのdata_dictをabcに渡しています。だから、私もその行を変更し、いくつかの結果を返します。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import sys 
import multiprocessing 
num_processor=4 


def abc(data):   
    w=np.dot(data.reshape(25,1),data.reshape(1,25)) 
    return w 

pool = multiprocessing.Pool(num_processor) 


data_final=np.array(range(100)) 
n=100 
error=[] 
k_list=[50,100,500,1000,2000] 
for k in k_list: 

    dict_data={}  
    for d_set in range(num_processor): 
     dict_data[d_set]=data_final[int(d_set*n/4):int((d_set+1)*n/4)] 
     if(d_set==num_processor-1): 
      dict_data[d_set]=data_final[int(d_set*n/4):] 

    tasks = dict_data 
    results_w=[pool.apply_async(abc, [dict_data[t]]) for t in range(num_processor)] 
    w_f=[] 
    for result in results_w: 
     w_s=result.get() 
     w_f.append(w_s.tolist()) 

    w_f=np.array(w_f) 

print (w_f)