Не видите ускорения при многопроцестройном коде C ++ в Python? ⇐ C++

[Anonymous]

У меня есть код Python, который опирается на кусок кода C ++, который, по сути, выполняет большой поиск дерева. Мне нужно запустить этот поиск дерева и раз в петле, и, поскольку каждая итерация занимала несколько секунд, я подумал, что это будет очевидным местом для добавления некоторой многопрофильной в Python, чтобы ускорить ситуацию. Моя многопроцестра довольно стандартная: < /p>
with Pool() as pool:
probs = pool.starmap(self._probs_multi, zip(self.features, self.scales, repeat(labels), repeat(nr_classes)))
< /code>
Я вижу, что когда я запускаю его, я получаю N -ядра, которые работают при 100% нагрузке (когда n меньше моего количества ядер), в отличие от последовательного случая, когда у меня было 1 ядро, работающее при 100% нагрузке. Однако общее время выполнения цикла FOR по -прежнему занимает столько же времени!import ctypes
import numpy.ctypeslib as ctl
libfile = os.path.dirname(__file__) + '/km_dict_lib.so'
lib = ctypes.cdll.LoadLibrary(libfile)

py_km_tree_multi = lib.build_km_tree_multi
# say which inputs the function expects
py_km_tree_multi.argtypes = [ctl.ndpointer(ctypes.c_double, flags="C_CONTIGUOUS"),
ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int,
ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int,
ctypes.c_bool,
ctl.ndpointer(ctypes.c_double, flags="C_CONTIGUOUS")]
py_km_tree_multi(image, rows, cols, channels, n_im,
self.patch_size, self.number_layers, self.branching_factor,
number_training_patches, self.normalization, self.tree)
< /code>
Я могу подумать о двух причинах, по которой последовательный запуск такой же быстрый, как многопроцессорный запуск. Первая причина заключается в том, что задание на самом деле не связано с процессором, но вместо этого связана с памятью, я думаю, что это может быть в случае поиска дерева, я на самом деле не так пережил с ними, но если это тот случай, мне кажется странным, что все N -ядра имеют 100% нагрузку, что для меня предполагает, что это должен быть связан с процессором? Недостаточно.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/781 ... -in-python