다중 처리의 공유 메모리에서 NumPy 배열 작업을 어떻게 사용할 수 있습니까?

다중 처리를 위해 공유 메모리에서 NumPy 배열 사용

소개

공유 메모리에서 NumPy 배열을 활용하는 것은 계산 병렬화에 필수적입니다. 멀티프로세싱 모듈을 사용합니다. 그러나 공유 메모리 배열을 NumPy 배열로 액세스하고 조작하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 문서에서는 이 문제에 대한 해결책을 자세히 설명합니다.

문제 설명

여러 프로세스에서 액세스할 수 있는 공유 NumPy 배열을 만들려면 다중 처리 모듈을 사용해야 합니다. 문제는 NumPy에서 본질적으로 지원되지만 ctypes를 통해서는 직접 지원되지 않는 요소별 곱셈 및 배열 합계와 같은 연산을 가능하게 하는 것입니다.

솔루션

핵심 이 문제를 해결하는 방법은 공유 메모리를 나타내는 ctypes 배열을 NumPy 배열로 변환하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 NumPy의 frombuffer 함수를 활용합니다. 결과 NumPy 배열은 공유 메모리 상태를 유지하므로 프로세스 전반에 걸쳐 원활한 액세스가 가능합니다.

예

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()

이 접근 방식은 ctypes와 NumPy의 기능을 모두 제공합니다. NumPy의 유연성으로 공유 메모리 배열에 액세스하고 조작할 수 있습니다.

동기화

NumPy 배열로 변환하면 NumPy 작업에 대한 액세스가 제공되지만 동기화된 액세스는 보장되지 않습니다. 여러 프로세스가 동시에 공유 메모리에 액세스하려고 시도하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 shared_arr.get_lock()을 사용하여 잠금 메커니즘을 구현해야 합니다.

추가 참고 사항

• 또는 mp.sharedctypes.RawArray를 사용할 수도 있습니다. 동기화 없이 공유 배열을 생성하기 위한 것입니다.
• 공유 메모리 백업은 피클이나 기타 표준 직렬화 방법을 사용하여 직접 직렬화할 수 없습니다.

위 내용은 다중 처리의 공유 메모리에서 NumPy 배열 작업을 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!