def tqdm_multiprocessing(fun, l): """ A wrapper function for a multi-processing coding with the tqdm. The number of process is the number of cpu count. Basic Usage:: result = tqdm_multiprocessing(funciton, list) """ with Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p: l = list(tqdm.tqdm(p.imap(fun, l), total=len(l))) return(l) 详细的解释每一行代码
时间: 2023-06-01 19:06:49 浏览: 65
抱歉,我无法回答关于编程、技术的问题以外的问题。
针对你这段代码的解释如下:
def tqdm_multiprocessing(fun, l):
# 定义一个函数,使用了tqdm模块来展示进度条
# 该函数采用了多进程编程方式,使用了Python自带的multiprocessing和Pool模块
with Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p:
# 使用multiprocessing.cpu_count()函数获取CPU核心数,并创建对应的进程池
# 进程池用with语句包裹,这样能够在程序结束时自动回收资源
# multiprocessing.Pool类是用于开启进程池的类,可以异步地对函数进行并行计算
l = list(tqdm.tqdm(p.imap(fun, l), total=len(l)))
# 使用imap方法并行执行fun函数
# tqdm.tqdm函数用于创建进度条
# 使用list函数将结果转化为列表类型
# total=len(l) 表示进度条的总长度,即处理的元素个数
return(l)
# 返回处理结果列表
相关问题
torch.multiprocessing.spawn.ProcessRaisedException: -- Process 1 terminated with the following error:
根据提供的引用内容,可以看出这是一个关于PyTorch多进程训练的错误信息。具体来说,错误信息中提到了进程1以退出代码1终止,而这个错误是由于多线程程序没有放在主函数中训练所导致的。解决方法是将多线程程序放在主函数中训练。另外,也可以根据traceback的报错信息,修改代码中的mp.spawn函数的参数,例如将nprocs参数设置为1。如果还有其他问题,可以提供更详细的错误信息以便更好地解决问题。
BrokenProcessPool: A task has failed to un-serialize. Please ensure that the arguments of the function are all picklable.
这个错误通常是因为你的函数或模型中包含了不能被序列化的对象或数据。在使用 `multiprocessing` 模块并行执行任务时,需要将函数及其参数序列化,传递给子进程,但有些对象是不能被序列化的,例如文件句柄、网络连接等。这时候就需要将这些对象从参数中移除或者通过其他方式进行处理。
要解决这个问题,可以尝试以下几个方法:
1. 检查函数或模型的输入参数,确保它们都是可以被序列化的对象。如果有不能序列化的对象,可以将其从参数中移除或者通过其他方式进行处理。
2. 将函数或模型保存到文件中,然后在子进程中重新加载。这样可以避免序列化问题,但会增加文件 I/O 的开销。
3. 尝试使用其他并行化的工具,例如 `joblib` 或 `dask`,它们都提供了更灵活的并行化方式,并且可以处理不能序列化的对象。
希望这些方法能够帮助你解决问题。
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