如何在多处理中的共享内存上使用 NumPy 数组操作？

在共享内存中使用 NumPy 数组进行多处理

简介

在共享内存中使用 NumPy 数组对于并行计算至关重要使用多处理模块。然而，访问和操作 NumPy 数组等共享内存数组可能具有挑战性。本文深入探讨了此问题的解决方案。

问题陈述

创建可从多个进程访问的共享 NumPy 数组需要使用多处理模块。挑战在于实现逐元素乘法和数组求和等操作，这些操作本身由 NumPy 支持，但不能直接通过 ctypes 来支持。

解决方案

解决方案的关键解决这个问题的方法是将表示共享内存的 ctypes 数组转换为 NumPy 数组。为了实现这一点，我们利用 NumPy 中的 frombuffer 函数。生成的 NumPy 数组保持其共享内存状态，允许跨进程无缝访问。

示例

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()

这种方法提供了 ctypes 和 NumPy 的功能，允许您通过 NumPy 的灵活性访问和操作共享内存数组

同步

虽然转换为 NumPy 数组提供了对 NumPy 操作的访问，但它不保证同步访问。如果多个进程尝试同时访问共享内存，可能会导致意外结果。为了防止这种情况，应该使用shared_arr.get_lock()来实现锁定机制。

附加说明

• 或者，可以使用mp.sharedctypes.RawArray用于创建无需同步的共享数组。
• 具有共享内存的 NumPy 数组支持不能使用 pickle 或其他标准序列化方法直接序列化。

以上是如何在多处理中的共享内存上使用 NumPy 数组操作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！