Я новый пользователь .. поэтому, пожалуйста, миритесь с моими ошибками.
Я использую модель глубокого обучения. Я должен собрать выводы или прогнозы для очень большой базы данных.
Поэтому я планировал использовать многопроцессорную обработку в python, чтобы создать 2 идентичные модели вместо одной и обмениваться данными между моделями, чтобы они могли уменьшить общее время выполнения программы.
В идеале это должно уменьшить время выполнения наполовину, но я наблюдаю сокращение времени выполнения на 20-25%.
Формат кода:
многопроцессорная обработка импорта
модель (данные):
function to return predictions
, если имя == " основной ":
p1 = multiprocessing.Process(target=model, args=data_first_half)
p2 = multiprocessing.Process(target=model, args=data_second_half)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print("Done!")
Я используя аналогичный формат кода. Я не могу поделиться полным кодом из-за правил компании
, какие еще варианты я могу найти, чтобы получить ожидаемый результат?
заранее спасибо за помощь