x1, x2 = x.chunk(2, dim=1) x = x1 * x2 上述这种逐元素相乘的方式，同时做了激活和通道信息融合两件事情，但时牺牲了一半的通道数来做非线性激活这件事，相对于sigmoid、ReLU、GELU拿一个函数直接去激活，这种方式肯定是更复杂、计算代价更大一些的，相当于是拿复杂度换精度。前面这句话该怎么理解？

时间: 2024-04-02 08:36:32 浏览: 80

浅谈python3.x pool.map()方法的实质

### Python 3.x 中 `pool.map()` 方法的深入解析 #### 概述在Python的`multiprocessing`库中，`Pool`类提供了一种方便的方式来利用多核处理器的优势进行并行计算。其中，`map()`方法是实现并行处理的一种高效手段。本文将详细介绍`pool.map()`方法的工作原理及其在实际编程中的应用。 #### `pool.map()` 方法详解 `pool.map(func, iterable[, chunksize])`方法的主要功能是将可迭代对象`iterable`中的每个元素作为参数传递给`func`函数，并收集所有的结果。`func`必须是能够被进程间复制的对象，通常是一个定义在全局作用域中的函数或是一个类的方法。 - **参数说明**： - `func`：接受单个参数的函数。 - `iterable`：一个可迭代的对象，如列表、元组等。 - `chunksize`：可选参数，用于控制每次传递给`func`的数据量，默认情况下，`map()`方法会自动调整此参数。 - **返回值**：返回一个列表，该列表包含了`func`处理`iterable`中每个元素的结果。 #### 示例解析为了更好地理解`pool.map()`方法的工作机制，我们可以通过几个具体的例子来进行分析： ### 示例1 ```python from multiprocessing import Pool from time import sleep from datetime import datetime class ForMap: def __init__(self): self.name = '没啥用的初始化' def forTest(self, i): sleep(i) print(i) return i ** 2 if __name__ == '__main__': s = datetime.now() tt = ForMap() p = Pool(2) # 进程池中创建两个进程 l = [2, 4, 6] rList = p.map(tt.forTest, l) print(rList) p.close() p.join() e = datetime.now() print('多进程执行时间：', e - s) ``` **解析**： 1. 创建了一个名为`ForMap`的类，其中包含了一个名为`forTest`的方法，该方法接受一个整数`i`作为参数，让当前进程休眠`i`秒，并打印出`i`的值，最后返回`i`的平方。 2. 在主程序中，实例化`ForMap`类，并创建一个包含两个进程的`Pool`对象。 3. 将列表`l`中的每个元素作为参数传递给`forTest`方法，使用`map()`方法并行执行。 4. 由于`Pool`对象中只有两个进程，因此在执行过程中，进程池中的两个进程会交替执行列表中的元素。在这个例子中，“2”和“4”会被同时分配给两个进程执行，当这两个任务完成后再执行“6”。最终的执行时间大约为8秒。 ### 示例2 ```python if __name__ == '__main__': s = datetime.now() tt = ForMap() p = Pool(3) # 进程池中创建三个进程 l = [2, 4, 6] rList = p.map(tt.forTest, l) print(rList) p.close() p.join() e = datetime.now() print('多进程执行时间：', e - s) ``` **解析**： 1. 此次创建了三个进程。 2. 由于进程数量等于任务数量，因此每个任务都会被分配到不同的进程上执行。 3. 执行时间为最长时间的任务耗时，即6秒。 ### 示例3 ```python if __name__ == '__main__': s = datetime.now() tt = ForMap() p = Pool(3) # 进程池中创建三个进程 l = [2, 4, 6, 8] rList = p.map(tt.forTest, l) print(rList) p.close() p.join() e = datetime.now() print('多进程执行时间：', e - s) ``` **解析**： 1. 在这个例子中，任务数量超过进程数量。 2. 三个进程分别执行前三个任务，第四个任务由最早完成任务的进程执行。 3. 最终执行时间为10秒。 ### 示例4 ```python if __name__ == '__main__': s = datetime.now() tt = ForMap() p = Pool(2) # 进程池中创建两个进程 l = [2, 4, 8, 6] rList = p.map(tt.forTest, l) print(rList) p.close() p.join() e = datetime.now() print('多进程执行时间：', e - s) ``` **解析**： 1. 任务顺序与示例3不同，但进程数量相同。 2. 由于`map()`方法按顺序传递任务，即使进程完成较早，也会按照列表中元素的顺序来执行。 3. 最终执行时间仍然是10秒左右。 #### 总结通过上述示例可以看出，`pool.map()`方法可以有效地提高程序的执行效率，尤其是在处理大量数据集的情况下。它通过将数据分割成小块并行处理的方式，充分利用了多核处理器的能力。需要注意的是，在使用`pool.map()`时，应确保任务的粒度适中，以避免过多的上下文切换导致的性能下降。此外，对于非CPU密集型任务，如I/O密集型任务，可能不会获得明显的加速效果。

这句话指的是一种神经网络操作，将输入张量按照通道分成两份，然后对这两份张量逐元素相乘，得到的结果再进行非线性激活，并将通道数减半后输出。这种方式相对于直接使用sigmoid、ReLU、GELU等函数进行激活，虽然增加了计算复杂度，但是可以获得更高的精度。因此可以将此方式看做是在复杂度和精度之间做出的一种权衡。

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