我在我的一个项目中使用了tensorflow和python多处理。我注意到,如果我在多进程之前初始化一个会话,多进程似乎会停滞在某个地方。
我的代码看起来像这样:
import tensorflow as tf
from multiprocessing.pool import Pool
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
X = tf.Variable([10, 1])
init = tf.initialize_all_variables()
graph.finalize()
def run(i):
sess = t
我正在使用python脚本在图像中执行一些计算,并将获得的数组保存到一个.png文件中。我处理3000到4000张图片。为了执行所有这些操作,我使用了Ubuntu中的shell脚本。它可以完成工作。但是有没有办法让它变得更快。我的机器里有4个内核。如何使用它们。我使用的脚本如下
#!/bin/bash
cd $1
for i in $(ls *.png)
do
python ../tempcalc12.py $i
done
cd ..
tempcalc12.py是我的python脚本
这个问题可能微不足道。但我对编程真的很陌生。
谢谢
我在aws lambda中有下面的代码可以从API获得响应,直到状态完成为止。我使用了来自concurrent.futures的concurrent.futures。
这是示例代码。
import requests
import json
import concurrent.futures
def copy_url(headers,data):
collectionStatus = 'INITIATED'
retries = 0
print(" The data to be copied is ",data)
while (collec
我正在从事一个项目,目的是将机器学习项目中的培训和测试过程分离开来。我设计了代码来包装使用的模型,而模型是指一个分类器(例如,在类模型中)。
class Model: def init(self, newModel): self.model = newModel
然后,我传递模型必须使用列表提供的函数对象:
def addFunctions(self,functions): for function in functions: self.functions[function.__name_ _] = function
现在,该模型可以用于分类,例如,通过使
我已经用python在这个服务器上工作了一段时间,看起来还不错,但我不认为线程工作正常。事情似乎是按顺序发生的(第一个连接的客户端在下一个客户端开始之前获得所有信息),这是服务器的线程接口的问题吗?我应该改变它吗?如何改变?下面是一些示例代码:
port = 8123
print port
backlog = 5
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind((host,port))
s.listen(backlog)
while 1:
client, address = s.accept()
p
我有一个数据,我执行一些操作,并打印出来。要做到这一点,我必须遍历每一行。
for count, row in final_df.iterrows():
x = row['param_a']
y = row['param_b']
# Perform operation
# Write to output file
我决定使用python多处理模块将其并行化。
def write_site_files(row):
x = row['param_a']
y = row['param_b'