因此，這是我正面臨的問題。我試圖在多處理Process中訓練模型，但是如果模型已經存在於父範圍中，則該過程將在初始化Embedding圖層時凍結。 from multiprocessing import Process, Pipe
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input,
最終目標是在後臺執行一個方法，但不是並行執行：當多個對象調用這個方法時，每個方法都應該等待輪到他們進行。要實現在後臺運行，我必須在子進程（而不是線程）中運行該方法，並且需要使用spawn（而不是fork）來啓動它。爲了防止並行執行，顯而易見的解決方案是在進程之間共享全局鎖。 當分叉進程（這是Unix上的默認進程）時，很容易實現，如以下兩個代碼中突出顯示的那樣。 我們可以分享它作爲一個類變量： im
我有以下代碼，我需要一次讀取多個傳感器。我已經設置了線程和多處理來爲我完成這個任務。當線程和多線程代碼位於主類之外時，它可以正常工作，但類不能使用它所檢索的數據。當我將該多線程代碼放入該類時，我遇到了一個EOFError: Ran out of input錯誤。 下面是代碼： import os
import multiprocessing
from multiprocessing impor
我使用pool.map在多盡我的自定義函數， def my_func(data): #This is just a dummy function.
data = data.assign(new_col = data.apply(lambda x: f(x), axis = 1))
return data
def main():
mypool=pool.Pool(p
我正在運行多處理，以縮短我多時期的優化時間。 在我使用for循環之前，當我的數據不是很大時這是快速的。 for date in DatesOpt:
x = X.loc[X['Date'] == np.int(date)].drop('Date',1)
f = F.loc[F['Date'] == np.int(date)].drop('Date',1)
d = D.l