# set parameters: cpu_count = multiprocessing.cpu_count() # 4 vocab_dim = 100 n_iterations = 1 # ideally more.. n_exposures = 10 # 所有频数超过10的词语 window_size = 7 n_epoch = 4 input_length = 100 maxlen = 100 batch_size = 32

这段代码中定义了一些变量，包括：

- cpu_count：计算机 CPU 的核心数。
- vocab_dim：词向量的维度。
- n_iterations：模型的迭代次数。
- n_exposures：在语料库中至少出现 n_exposures 次的词语才会被考虑。
- window_size：词窗口的大小，用于指定每个词语周围的上下文单词个数。
- n_epoch：模型的训练轮数。
- input_length：输入序列的长度。
- maxlen：文本序列的最大长度。
- batch_size：训练时每个 batch 的大小。

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解释这段代码import os import multiprocessing as mp def count_letters(file_path, letter_counts): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: for letter in line: if letter.isalpha(): letter_counts[letter.lower()] += 1 def process_folder(folder_path, letter_counts): for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for name in files: if name.endswith('.txt'): file_path = os.path.join(root, name) count_letters(file_path, letter_counts) if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs' num_processes = mp.cpu_count() # 使用所有可用的 CPU 核心数 letter_counts = mp.Manager().dict({letter: 0 for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}) processes = [] for i in range(num_processes): p = mp.Process(target=process_folder, args=(folder_path, letter_counts)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() with open('letter_counts.txt', 'w') as f: for letter, count in letter_counts.items(): f.write(f'{letter}: {count}\n')

这段代码使用了 Python 的 multiprocessing 模块，实现了一个多进程的字母计数器。具体来说，代码首先定义了两个函数：

- count_letters(file_path, letter_counts)：用于统计文件中每个字母出现的次数，其中 file_path 是文件路径，letter_counts 是一个字典，用于记录每个字母的出现次数。
- process_folder(folder_path, letter_counts)：用于遍历目录中的所有文件，并对每个文件调用 count_letters 函数。

在主程序部分，代码首先获取了待处理的文件夹路径和可用的 CPU 核心数。然后，代码创建了一个字典 letter_counts，用于记录每个字母的出现次数，并使用 multiprocessing 模块的 Manager 类将其转换为共享字典，以便多个进程可以同时访问。接下来，代码创建了多个进程，并将它们分别赋予不同的任务。最后，代码等待所有进程完成后，将统计结果写入文件 letter_counts.txt。

需要注意的是，由于 multiprocessing 模块中的进程之间无法直接共享变量，因此这里使用了 Manager 类创建了一个共享字典。此外，为了避免多个进程同时写入同一个文件而导致的冲突，代码将文件写入操作放在了主进程中。

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.