def start_pool(project_list, processes): pool = multiprocessing.Pool(processes) pool.map(launch_training_job, [(i, ) for i in project_list])

这是一个 Python 的多进程代码片段。`multiprocessing.Pool` 是 Python 标准库中的多进程模块，用于并行执行函数。`start_pool` 函数接收两个参数，一个是项目列表 `project_list`，另一个是进程数 `processes`。函数内部使用 `multiprocessing.Pool` 创建一个进程池，然后使用 `pool.map` 方法并行执行 `launch_training_job` 函数，并将 `project_list` 中的每个项目作为参数传递给 `launch_training_job` 函数。函数返回值是一个列表，其中包含了所有 `launch_training_job` 函数的返回值。

相关问题

if parallel: cpus = max(1, os.cpu_count() - 2) else: cpus = 1 pool = multiprocessing.Pool(processes=cpus)

This code sets the number of CPUs to use for a multiprocessing task. If the code is set to run in parallel mode, it will use all available CPUs except for 2. If it is set to run in serial mode, it will use only 1 CPU. It creates a multiprocessing pool with the specified number of processes to execute the task.

解读一下这段代码：def multiprocess_pool(num_samples, num_processes): pool = multiprocessing.Pool(num_processes) results = pool.map(single_process, [num_samples // num_processes] * num_processes) pi = sum(results) / num_processes return pi

这是一个 Python 函数，接受两个参数 `num_samples` 和 `num_processes`。它使用了 Python 内置的 `multiprocessing` 库来实现多进程并行计算。

具体实现中，首先创建了一个进程池 `pool`，包含了 `num_processes` 个进程。接下来，使用进程池的 `map` 方法，将 `single_process` 函数应用到一个列表上，这个列表包含了 `num_processes` 个元素，每个元素都是 `num_samples // num_processes`。这个操作等价于将 `num_samples` 个样本均匀分配到 `num_processes` 个进程中处理。

`single_process` 函数是另一个函数，用于计算某个区间内的圆周率。在这里我们可以理解为每个进程会计算 `num_samples // num_processes` 个样本。

最后，将所有进程的计算结果进行求和，并除以进程数 `num_processes`，得到最终的圆周率 `pi`，然后将其返回。