tasks_losses, tasks_kpis = {}, {} for task_name in active_tasks: task_datasets = tasks_datasets[task_name] for dataset, worker in zip(*task_datasets): with mp.Manager() as manager: result = manager.list() processes = [] for global_rank in global_ranks: p = mp.Process(target=evaluate_distributed, args=(global_config, global_rank, task_name, dataset, worker, result)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() results = list(result) # xxw

这段代码是用于并行地评估多个任务在多个数据集上的性能指标和损失函数，并将结果存储在字典 tasks_losses 和 tasks_kpis 中。具体来说，这段代码首先遍历每一个活跃的任务，然后遍历该任务对应的数据集和处理器。接着，使用 Python 的 multiprocessing 库开启多个进程并行地执行 evaluate_distributed 函数。该函数的作用是在一个进程上评估给定任务在给定数据集上的性能指标和损失函数，并将结果存储在一个由 multiprocessing 库提供的共享内存列表中。最后，将共享内存列表中的结果取出，存储在 tasks_losses 和 tasks_kpis 字典中。需要注意的是，该代码使用了 Python 的 with 语句和 multiprocessing 库的 Manager 类来确保进程和共享内存的正确使用，同时使用了 join() 方法来等待所有进程执行完成。