相关疑难解决方法(0)

我必须像这样挑选一个对象数组:

import cPickle as pickle
from numpy import sin, cos, array
tmp = lambda x: sin(x)+cos(x)
test = array([[tmp,tmp],[tmp,tmp]],dtype=object)
pickle.dump( test, open('test.lambda','w') )

它会出现以下错误:

TypeError: can't pickle function objects

有办法吗？

我有一个我试图并行化的算法，因为串行运行时间很长。然而，需要并行化的函数在一个类中。multiprocessing.Pool似乎是最好和最快的方式来做到这一点，但有一个问题。它的目标函数不能是对象实例的函数。意思是这个；您可以Pool通过以下方式声明 a ：

import multiprocessing as mp
cpus = mp.cpu_count()
poolCount = cpus*2
pool = mp.Pool(processes = poolCount, maxtasksperchild = 2)

然后实际使用它：

pool.map(self.TargetFunction, args)

但这会引发错误，因为无法对对象实例进行腌制，因为该Pool函数确实会将信息传递给其所有子进程。但我必须使用self.TargetFunction

所以我有一个想法，我将创建一个名为的新 Python 文件，parallel并简单地编写几个函数而不将它们放在一个类中，然后从我的原始类（我想并行化其函数）中调用这些函数

所以我试过这个：

import multiprocessing as mp

def MatrixHelper(args):
    WM = args[0][0]
    print(WM.CreateMatrixMp(*args))
    return WM.CreateMatrixMp(*args)

def Start(sigmaI, sigmaX, numPixels, WM):

    cpus = mp.cpu_count()
    poolCount = cpus * 2
    args = [(WM, sigmaI, sigmaX, i) for i in range(numPixels)]
    print('Number of cpu\'s …