如何使用multiprocessing解决容易并行问题？ 容易并行问题通常包括三个基本部分： 读取输入数据（从文件、数据库、tcp连接等读取）。 对输入数据进行计算，其中每个计算都是独立于任何其他计算的。 写入计算结果（写入到文件、数据库、tcp连接等）。 我们可以在两个维度上并行化...

我有一个函数（神经网络模型），它可以生成图像。我想使用PBS在一个标准集群上通过Python测试多个参数、方法和不同的输入（意味着需要运行数百次该函数）。 注意：我尝试过ParallelPython、iPython等工具，但从未完全满意，因为我想要更简单的解决方案。集群处于特定配置下，我无法...

对于初学者的我来说，我想要并行化一个逐行操作的应用程序。到目前为止，我找到了Parallelize apply after pandas groupby，但是这似乎仅适用于分组的数据框。 我的用例不同：我有一个假期列表，并且针对当前的行/日期，我想找到在假期之前和之后到下个假日的天数。 这...

我正在寻找一种方法，在集群上轻松运行（编码正确的）尴尬并行的JVM代码，以便我可以使用Clojure + Incanter。过去我使用过Parallel Python来完成这个任务。我们有一个新的PBS集群，管理员将很快设置使用PBS作为后端的IPython节点。这两个系统都使得在集群中运行某...

假设我有一个名为processing的函数，我想同时并行地对多个参数运行相同的函数，而不是一个接一个地顺序运行。 def processing(image_location): image = rasterio.open(image_location) ... ...

我希望能够对从文件中加载的某些输入数据进行并行计算。(由于文件可能非常大，因此我使用了生成器。) 在一定数量的项目上，我的代码运行正常，但超过这个阈值后，程序会挂起(一些工作进程无法结束)。 有什么建议吗？(我正在使用python2.7、8个CPU; 5000行还可以，7500行不行。) ...

我们有一个毫不费力的并行问题——我们运行大量实例的单个程序，每个实例使用不同的数据集；我们只需多次提交带有不同参数的应用程序到批处理队列即可实现。 然而，对于大量作业，不是所有作业都能完成。这似乎不是队列的问题——所有作业都已启动。 问题似乎在于，当应用程序的实例数量很大时，许多作业会在大...