给深度学习入门者的Python快速教程基础篇之二十三

多进程（multiprocessing）
深度学习中对数据高效处理常常会需要并行，这时多进程就派上了用场。考虑这样一个场景，在数据准备阶段，有很多文件需要运行一定的预处理，正好有台多核服务器，我们希望把这些文件分成32份，并行处理：

from multiprocessing import Process#, freeze_support

def process_data(filelist):
for filepath in filelist:
print('Processing {} ...'.format(filepath))
# 处理数据
...

if __name__ == '__main__':
# 如果是在Windows下，还需要加上freeze_support()
#freeze_support()

# full_list包含了要处理的全部文件列表
...

n_total = len(full_list) # 一个远大于32的数
n_processes = 32

# 每段子列表的平均长度
length = float(n_total) / float(n_processes)

# 计算下标，尽可能均匀地划分输入文件列表
indices = [int(round(i*length)) for i in range(n_processes+1)]

# 生成每个进程要处理的子文件列表
sublists = [full_list[indices[i]:indices[i+1]] for i in range(n_processes)]

# 生成进程
processes = [Process(target=process_data, args=(x,)) for x in sublists]

# 并行处理
for p in processes:
p.start()

for p in processes:
p.join()

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