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我注意到使用多处理（使用 joblib）时有很大的延迟。这是我的代码的简化版本：

import numpy as np
from joblib import Parallel, delayed

class Matcher(object):
    def match_all(self, arr1, arr2):
        args = ((elem1, elem2) for elem1 in arr1 for elem2 in arr2)

        results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(_parallel_match)(self, e1, e2) for e1, e2 in args)
        # ...

    def match(self, i1, i2):
        return i1 == i2

def _parallel_match(m, i1, i2):
    return m.match(i1, i2)

matcher = Matcher()
matcher.match_all(np.ones(250), np.ones(250))

因此，如果我像上图所示运行它，大约需要 30 秒才能完成并使用近 200Mb。如果我只是在 Parallel 中更改参数 n_jobs 并将其设置为 1 只需要 1.80 秒并且几乎不使用 50Mb ...

我想它必须与我传递参数的方式有关，但还没有找到更好的方法来做到这一点......

我正在使用 Python 2.7.9

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我已经在不使用 joblib 库的情况下重新编写了代码，现在它的工作方式就像它应该工作的那样，虽然不是那么“漂亮”的代码：

import itertools
import multiprocessing
import numpy as np


class Matcher(object):
    def match_all(self, a1, a2):
        args = ((elem1, elem2) for elem1 in a1 for elem2 in a2)
        args = zip(itertools.repeat(self), args)

        pool = multiprocessing.Pool()
        results = np.fromiter(pool.map(_parallel_match, args))
        # ...

    def match(self, i1, i2):
        return i1 == i2

def _parallel_match(*args):
    return args[0][0].match(*args[0][1:][0])

matcher = Matcher() 
matcher.match_all(np.ones(250), np.ones(250))

这个版本就像一个魅力，只需要 0.58 秒即可完成......

那么，为什么它根本不能与 joblib 一起工作？无法真正理解它，但我猜 joblib 正在为每个进程制作整个数组的副本......

于 2015-04-27T11:46:26.520 回答