Может ли многопроцессорная обработка сократить время выполнения вдвое, если я разделю задачу на две равные половины? - PullRequest
0 голосов
/ 06 апреля 2020

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

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...