multiprocessing

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私はオーディオを再生しており、同時にキーボードから入力しています。私はこれを達成するためにスレッドを使用しています。私は、オーディオを実行し、メインスレッドからの入力を聞く新しいスレッドを作成しました。しかし、私は、キーボードからの特定の入力に基づいて、オーディオの再生を停止したい。スレッドを別のスレッドから「強制終了」できず、オーディオの再生を停止していない限り、オーディオスレッドをメインスレ

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マルチプロセッシングは、シングルGPU

背景私はインセプション-Resnet_v2とkerasを使用して病理像を予測したいと予測します。私はすでにモデルを訓練し、.hdf5ファイルを持っています。病理画像は非常に大きいので（例：20,000 x 20,000ピクセル）、画像をスキャンして予測用の小さなパッチを取得する必要があります。私はpython2.7でマルチプロセッシングlibを使って予測手順を高速化したいと思います。主な考え方

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Pool.apply_asyncで呼び出されたときに、キューを渡すと失敗するのはなぜですか？

Pool.apply_asyncを使用して呼び出された関数にQueueオブジェクトを渡すと、関数は失敗し、ApplyResult.successful()と表示されます。この場合、関数の本体はまったく動作していないように見えます。別のプロセスの結果の収集をsuggested by the multiprocessing documentationとして同期させるためにキューを使用する予定でしたが

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壊れたパイプ：マルチプロセスプールからマップを使用

HPCでマルチプロセッシングを使用してコードを高速化しようとしました。それはOKを実行していたが、私はいくつかの計算を追加し、突然このエラーを投稿し始めた。私はマルチプロセッシングをせずに走らせても問題ありませんでした。最初の〜20回の関数の実行はマルチプロセッシングには適していますが、その後はスノーボールを開始し、このエラーは頻繁に表示されます。で「ある時点でステップのメモリ制限を超過」とす

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戻り値のないPythonマルチプロセッシングを試す

並列計算に戻り値なしでマルチプロセッシングプールを使用しようとしています。サブプロセスから値を返したり取得したりする必要がなければ、より高速に処理できますか？ここに簡単な例を示します： from multiprocessing import Pool def fun(a): # do something.. a["1"]=100 a={ "1":12

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ファイルの書き込みと戻り値のPythonマルチ処理

データベースからデータを読み込んだ後、データを返してcsvファイルに書き出したいとします。どのようにマルチ処理を使用してそれを行うには？ def get_data(): data = get_data_from_database() #a dataframe data.to_csv('data.csv', index=False) #step 1: write to csv f

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Pythonのマルチプロセッシングは、すべてのプロセスが一度

私はチャンクでCSVを読み、4つのプロセスのプールにチャンクを渡していますで動作していません。 pool = Pool(processes=4) chunk_index = 1 for df in pd.read_csv(downloaded_file, chunksize=chunksize, compression='gzip', skipinitialspace=

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Pythonで連続して関数を実行

私はいくつかの関数を1つずつ実行するようにしようとしていますが、コードはループの中で止まっています。私はmultiprocessingを実装しようとしましたが、this threadの誰かがお勧めしましたが、それは助けになりませんでした。私の機能は写真をClarifaiに送信して、その写真に関連付けられたキーワードのリストを取得した後、ローカル変数に一致する単語がリストに含まれていれば画面上のど

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Macでは完了したが、Windowsでは完了していないとマルチプロセッシングがハングアップする

私は2つの開発環境を持っている。スクリプトはWindowsコンピュータ上で正常に実行され、すべてのプールが順番に実行されます。しかし、Macでは、それはちょうどハングアップします。私は手動で設定するときに作業が、しかし、プロセスは1 に数えない。このハング... def insert_user_request(self, data): pool_size = multiprocessin

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クラスメンバのプロセスをPythonで安全にする方法

私は、各エントリを一度処理するためにイテレータ上で複数のプロセスを生成するクラスでいくつかのタスクを実行しています。コードは次のようである： import multiprocessing as mp Class MyClass(): def __init__(): self.index=[blabla] self.iterator=0 self.w