マルチプロセッシングで共有メモリ上で NumPy 配列操作を使用するにはどうすればよいですか?

マルチプロセッシングのための共有メモリ内の NumPy 配列の使用

はじめに

計算の並列化には共有メモリ内の NumPy 配列の利用が不可欠ですマルチプロセッシングモジュールを使用します。ただし、共有メモリ配列を NumPy 配列としてアクセスして操作するのは困難な場合があります。この記事では、この問題の解決策を詳しく掘り下げます。

問題ステートメント

複数のプロセスからアクセス可能な共有 NumPy 配列を作成するには、multiprocessing モジュールを使用する必要があります。課題は、要素ごとの乗算や配列の合計などの演算を有効にすることにあります。これらの演算は、NumPy によって本質的にサポートされていますが、ctypes を通じて直接サポートされるわけではありません。

解決策

この問題を解決するには、共有メモリを表す ctypes 配列を NumPy 配列に変換します。これを実現するには、NumPy の frombuffer 関数を利用します。結果として得られる NumPy 配列は共有メモリのステータスを維持し、プロセス間でのシームレスなアクセスを可能にします。

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()

このアプローチは、ctypes と NumPy の両方の機能を提供します。 NumPy の柔軟性を利用して共有メモリ配列にアクセスして操作できるようになります。操作。

同期

NumPy 配列への変換により NumPy 操作へのアクセスが提供されますが、同期アクセスは保証されません。複数のプロセスが同時に共有メモリにアクセスしようとすると、予期しない結果が生じる可能性があります。これを防ぐには、shared_arr.get_lock() を使用してロック メカニズムを実装する必要があります。

追加メモ

• あるいは、mp.sharedctypes.RawArray を使用することもできます。同期せずに共有配列を作成するため。
• NumPy 配列共有メモリ バッキングを持つものは、pickle またはその他の標準シリアル化メソッドを使用して直接シリアル化できません。

以上がマルチプロセッシングで共有メモリ上で NumPy 配列操作を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。