我想知道如何通过并行化来加速计算: data = np.random.randint(1, 100, (100000, 800))A = np.zeros其他的并行化方法,如concurrent.futures,并没有改善运行时间(使用方法如下): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor
我想使用Py电筒中的CUDA流来并行一些计算,但是我不知道怎么做。例如,如果有两个任务,A和B需要并行化,我想做以下事情:stream1 = torch.get_stream()with torch.now_stream(stream1):torch.synchronize()
// get A and B
这可能是一个微不足道的问题,但是我如何在python中并行化下面的循环呢?correct output list output2.append(out2)我知道如何在Python中启动单线程,但我不知道如何“收集”结果。我目前使用的是Linux,但代码应该也可以在Windows和Mac上运行。
并行化
为此,我需要导入PRAW以便在Python代码中使用它。在阅读了这里的一些帖子后,我发现在这个系统中使用pip3 install praw更可取,这对我来说似乎是可行的。但是,当我在Visual Studio code中运行我的代码时,此消息会立即出现: ModuleNotFoundError: No module named 'praw' 有人能帮上忙吗?