मल्टीप्रोसेसिंग

Question

में विभिन्न श्रमिकों में समान उत्पादन मेरे पास बहुत ही सरल मामले हैं जहां काम करने के लिए कर्मचारियों को तोड़ा जा सकता है और वितरित किया जा सकता है।

Input : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
0 7 
1 7 
2 7 
5 7 
3 7 
4 7 
6 7 
7 7 
8 6 
9 6 
Pool : [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 

ही यादृच्छिक संख्या क्यों मुद्रित हो रही है:

import multiprocessing 
import numpy as np 
import time 

def do_calculation(data): 
    rand=np.random.randint(10) 
    print data, rand 
    time.sleep(rand) 
    return data * 2 

if __name__ == '__main__': 
    pool_size = multiprocessing.cpu_count() * 2 
    pool = multiprocessing.Pool(processes=pool_size) 

    inputs = list(range(10)) 
    print 'Input :', inputs 

    pool_outputs = pool.map(do_calculation, inputs) 
    print 'Pool :', pool_outputs 

उपरोक्त कार्यक्रम निम्नलिखित उत्पादन का उत्पादन: मैं here से एक बहुत ही सरल बहु उदाहरण की कोशिश की? (मेरे पास मेरी मशीन में 4 सीपीयू है)। क्या यह आगे बढ़ने का सबसे अच्छा/सरल तरीका है?

Answer 1

मुझे लगता है कि आपको अपने do_calculation फ़ंक्शन में numpy.random.seed का उपयोग करके यादृच्छिक संख्या जनरेटर को फिर से बीज करने की आवश्यकता होगी।

मेरा अनुमान है कि जब आप मॉड्यूल आयात करते हैं तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर (आरएनजी) बीजित हो जाता है। फिर, जब आप मल्टीप्रोसेसिंग का उपयोग करते हैं, तो आप आरएनजी के साथ पहले से ही बीएनजी के साथ वर्तमान प्रक्रिया को फोर्क करते हैं - इस प्रकार, आपकी सभी प्रक्रियाएं आरएनजी के लिए समान बीज मूल्य साझा कर रही हैं और इसलिए वे संख्याओं के समान अनुक्रम उत्पन्न करेंगे।

जैसे:

def do_calculation(data): 
    np.random.seed() 
    rand=np.random.randint(10) 
    print data, rand 
    return data * 2