for _ in range(num_chunks): data += MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

时间: 2023-03-31 22:03:22 浏览: 133
这段代码是使用 MPI（Message Passing Interface）库进行并行计算时的广播操作，其中 num_chunks 是广播的次数，MPI.COMM_WORLD.bcast(None) 表示将 None 对象广播给所有进程，使得所有进程都能获得该对象的副本。
相关问题

num_chunks = MPI.COMM_WORLD.bcast(None) data = bytes() for _ in range(num_chunks): data += MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

这段代码是使用 MPI（Message Passing Interface）进行并行计算的代码。其中，MPI.COMM_WORLD.bcast(None) 是广播函数，用于将数据从一个进程发送到所有其他进程。在这段代码中，首先广播了一个整数 num_chunks，然后根据 num_chunks 的值，循环广播了多个数据块，将它们拼接成一个字节串 data。

num_chunks = MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

这行代码是使用 MPI（Message Passing Interface）库中的 COMM_WORLD 对象进行广播操作，将 None 对象广播给所有进程，并返回广播的结果 num_chunks。具体来说，MPI.COMM_WORLD.bcast(None)会将 None 对象发送给所有进程，每个进程都会接收到这个对象，并将其存储在 num_chunks 变量中。
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下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细注释

return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] 该函数的作用是将一个列表切分成若干个子列表，每个子列表的长度为num。 具体实现过程： - 计算出每个子列表的长度n，使用math模块的ceil...

优化这段代码让其在gpu上可以更快运行：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs

self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features).to('cuda') for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0).to('...

根据错误：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'，修改下述代码：import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords ...

GET chunks:///_virtual/rollupPluginModLoBabelHelpers.js net::ERR_UNKNOWN_URL_SCHEME

请检查您的代码中是否有类似于 "chunks:///" 这样的 URL，如果有，请检查它们的正确性。如果您使用的是第三方模块，请确保它们的版本与您的项目兼容。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您...

优化这段代码来提高运行速度：import torch.nn as nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip(self.linears, chunks)] return torch.cat(outputs, dim=1)

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请检查您的代码中是否有类似于 "chunks:///" 这样的 URL，如果有，请检查它们的正确性。同时，您可以检查您的 SystemJS 配置文件中的模块路径是否正确。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助...

优化这段代码：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): outputs = [] for i in range(5): outputs.append(self.linears[i](x[:,i,:])) return torch.stack(outputs, dim=1)

self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip...

data2 = xr.open_dataset(file_path)[target_var].loc['1962-01-01':'2014-12-12', :, :] data = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1 = data.flatten() # print(data1.shape) model[i] = data1 # print(model[i].shape) data_spring = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([3, 4, 5])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_spring = data_spring.flatten() print(model_spring[i].shape) print(data1_spring.shape) model_spring[i] = data1_spring data_summer = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([6, 7, 8])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_summer = data_summer.flatten() model_summer[i] = data1_summer data_autumn = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([9, 10, 11])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_autumn = data_autumn.flatten() model_autumn[i] = data1_autumn data_winter = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([12, 1, 2])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_winter = data_winter.flatten() model_winter[i] = data1_winter i = i + 1这样读取速度太慢了，可不可以帮我优化一下

for d, s, su, a, w in zip(data, data_spring, data_summer, data_autumn, data_winter): data1 = d.values.flatten() data1_spring = s.values.flatten() data1_summer = su.values.flatten() data1_autumn = ...

def get_csv_from_chunks(file_path, chunksize=10000, stop=False, usecols=None): print('load %s, split in chunksize: %d' % (file_path, chunksize)) if usecols: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize, usecols=usecols) else: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize) h = pd.DataFrame() n = 1 for d in diter: if stop: return d print('read %d chunk file, total shape: %s' % (n, h.shape)) d = reduce_mem_usage(d) h = pd.concat([h, d]) n += 1 print('final file shape:', h.shape) return h

这段代码定义了一个名为 get_csv_from_chunks 的函数，用于从较大的 CSV 文件中逐块读取数据并进行处理。函数接受以下参数： - file_path：CSV 文件的路径。 - chunksize：每个块的大小，默认为 10000。 - ...

pub fn centroid_cluster_compress(path: &std::path::Path) -> Result<(), Box<dyn Error>> { let mut buffer = std::fs::File::create(path.with_extension("tpx3c"))?; let data = reader::TPX3Reader::new(path)?; let mut shots = 0; for shot in data.chunks(500).into_iter() { let mut collection = shot.collect::<Vec>(); collection.par_iter_mut().for_each(|p| p.label_hits()); let centroided = collection.par_iter().flat_map(|p| p.centroid().to_bytes()).collect::<Vec<u8>>(); buffer.write_all(¢roided); } println!("shots = {}", shots); Ok(()) }

创建了一个 TPX3Reader 类型的数据读取器 data，并将结果保存在 data 变量中。如果创建数据读取器失败，则通过 ? 操作符将错误返回给调用者。 然后，声明了一个变量 shots 并初始化为 0。 接着，通过...

def schemaName_file_upload(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": "成功", "data": {}} file = request.FILES.get("file") if file: filename = file.name filesuffix = filename.split(".")[-1] file_name = "{}.{}".format(int(float(time.time()) * 1000), filesuffix) filePath = os.path.join(os.getcwd(), "templates/front", file_name) print("filePath===========>", filePath) with open(filePath, 'wb+') as destination: for chunk in file.chunks(): destination.write(chunk) msg["file"] = file_name req_dict = request.session.get("req_dict") type1 = req_dict.get("type", 0) print("type1=======>",type1) type1 = int(type1) if type1 == 1: params = {"name":"faceFile","value": file_name} config.createbyreq(config, config, params) if '是' in hasHadoop or 'spark' in hasHadoop: try: client = Client("http://127.0.0.1:50070/") client.upload(hdfs_path=f'/{file_name}', local_path=filePath, chunk_size=2 << 19, overwrite=True) except Exception as e: print(f"hdfs upload error : {e}") return JsonResponse(msg)具体注释

如果请求的方法是 POST 或 GET，就会返回一个 JSON 格式的响应，其中包含一个 code 码、一个 msg 信息以及一个 data 数据字段。 在函数中，首先获取上传的文件对象，然后获取文件名和文件后缀。接着，生成一个新的...

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 627. MiB for an array with shape (9066, 9066) and data type float64

X = np.memmap('data.dat', dtype='float64', mode='w+', shape=(9066, 9066)) print(X.shape) # 尝试使用分布式计算框架来处理大型数据集 import dask.array as da X = da.random.random((9066, 9066), chunks=...

total_chunks_data = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\tset_data.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_labels = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\Project\\Test\\test_labels.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_snr = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\test_snr.csv', header=None, chunksize=chunksize))

这段代码是用来计算在给定的文件路径下，使用给定的块大小(chunksize)来读取CSV文件的总块数。...最后，total_chunks_data、total_chunks_labels和total_chunks_snr分别保存了对应文件的总块数值。

read_iteration = pd.read_csv(r"C:\Users\29335\Desktop\2022-2023学年 计科三班成绩表.csv",iterator=True) chunks = [] with True: try: reader = read_iteration.get_chunke(10) print(reader.shape) chunks.append(reader) except: break如何使它正常运行

chunks = [] while True: try: reader = read_iteration.get_chunk(10) print(reader.shape) chunks.append(reader) except StopIteration: break 使用以上修改后的代码片段，你应该能够成功读取并分块...

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