如何在多處理中的共享記憶體上使用 NumPy 數組操作？

在共享記憶體中使用NumPy 陣列進行多處理

簡介

在共享記憶體中使用NumPy 陣列對於並行計算至關重要使用多處理模組。然而，存取和操作 NumPy 數組等共享記憶體數組可能具有挑戰性。本文深入探討了此問題的解決方案。

問題陳述

建立可從多個進程存取的共用 NumPy 陣列需要使用多處理模組。挑戰在於實現逐元素乘法和數組求和等操作，這些操作本身由 NumPy 支持，但不能直接透過 ctypes 來支持。

解決方案

解決方案的關鍵解決這個問題的方法是將表示共享記憶體的 ctypes 數組轉換為 NumPy 數組。為了實現這一點，我們利用 NumPy 中的 frombuffer 函數。生成的 NumPy 數組保持其共享記憶體狀態，允許跨進程無縫存取。

範例

import multiprocessing as mp
import numpy as np

# Create a shared ctypes array
shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, 10)

# Convert the shared array to a NumPy array
np_arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj())

# Perform operations on the NumPy array
np_arr[0] = -np_arr[0]
np_arr.sum()

這種方法提供了ctypes 和NumPy 的功能，讓您透過NumPy 的靈活性存取和操作共享記憶體數組

同步

雖然轉換為NumPy 陣列提供了對 NumPy 操作的訪問，但它不保證同步存取。如果多個進程嘗試同時存取共享內存，可能會導致意外結果。為了防止這種情況，應該使用shared_arr.get_lock()來實作鎖定機制。

附加說明

• 或者，可以使用mp.sharedctypes.RawArray用於建立無需同步的共用陣列。
• 具有共享記憶體的 NumPy 陣列支援不能使用 pickle 或其他標準序列化方法直接序列化。

以上是如何在多處理中的共享記憶體上使用 NumPy 數組操作？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！