Utilisez numpy array dans la mémoire partagée pour le multitraitement

Je voudrais utiliser un tableau numpy en mémoire partagée pour une utilisation avec le module multitraitement. La difficulté est de l'utiliser comme un tableau numpy, et pas seulement comme un tableau ctypes.

from multiprocessing import Process, Array
import scipy

def f(a):
    a[0] = -a[0]

if __name__ == '__main__':
    # Create the array
    N = int(10)
    unshared_arr = scipy.rand(N)
    arr = Array('d', unshared_arr)
    print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2])

    # Create, start, and finish the child processes
    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    # Printing out the changed values
    print "Now, the first two elements of arr = %s"%arr[:2]

Cela produit une sortie telle que:

Originally, the first two elements of arr = [0.3518653236697369, 0.517794725524976]
Now, the first two elements of arr = [-0.3518653236697369, 0.517794725524976]

Le tableau peut être accédé de manière ctypes, par exemple a du arr[i]sens. Cependant, ce n'est pas un tableau numpy et je ne peux pas effectuer d'opérations telles que -1*arr, ou arr.sum(). Je suppose qu'une solution serait de convertir le tableau ctypes en un tableau numpy. Cependant (en plus de ne pas pouvoir faire ce travail), je ne crois pas que ce serait plus partagé.

Il semble qu'il y aurait une solution standard à ce qui doit être un problème commun.

À ajouter aux réponses de @ unutbu (plus disponible) et de @Henry Gomersall. Vous pouvez utiliser shared_arr.get_lock()pour synchroniser l'accès en cas de besoin:

shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, N)
# ...
def f(i): # could be anything numpy accepts as an index such another numpy array
    with shared_arr.get_lock(): # synchronize access
        arr = np.frombuffer(shared_arr.get_obj()) # no data copying
        arr[i] = -arr[i]

Exemple

import ctypes
import logging
import multiprocessing as mp

from contextlib import closing

import numpy as np

info = mp.get_logger().info

def main():
    logger = mp.log_to_stderr()
    logger.setLevel(logging.INFO)

    # create shared array
    N, M = 100, 11
    shared_arr = mp.Array(ctypes.c_double, N)
    arr = tonumpyarray(shared_arr)

    # fill with random values
    arr[:] = np.random.uniform(size=N)
    arr_orig = arr.copy()

    # write to arr from different processes
    with closing(mp.Pool(initializer=init, initargs=(shared_arr,))) as p:
        # many processes access the same slice
        stop_f = N // 10
        p.map_async(f, [slice(stop_f)]*M)

        # many processes access different slices of the same array
        assert M % 2 # odd
        step = N // 10
        p.map_async(g, [slice(i, i + step) for i in range(stop_f, N, step)])
    p.join()
    assert np.allclose(((-1)**M)*tonumpyarray(shared_arr), arr_orig)

def init(shared_arr_):
    global shared_arr
    shared_arr = shared_arr_ # must be inherited, not passed as an argument

def tonumpyarray(mp_arr):
    return np.frombuffer(mp_arr.get_obj())

def f(i):
    """synchronized."""
    with shared_arr.get_lock(): # synchronize access
        g(i)

def g(i):
    """no synchronization."""
    info("start %s" % (i,))
    arr = tonumpyarray(shared_arr)
    arr[i] = -1 * arr[i]
    info("end   %s" % (i,))

if __name__ == '__main__':
    mp.freeze_support()
    main()

Si vous n'avez pas besoin d'un accès synchronisé ou si vous créez vos propres verrous, ce mp.Array()n'est pas nécessaire. Vous pouvez utiliser mp.sharedctypes.RawArraydans ce cas.

L' Arrayobjet a une get_obj()méthode qui lui est associée, qui retourne le tableau ctypes qui présente une interface de tampon. Je pense que ce qui suit devrait fonctionner ...

from multiprocessing import Process, Array
import scipy
import numpy

def f(a):
    a[0] = -a[0]

if __name__ == '__main__':
    # Create the array
    N = int(10)
    unshared_arr = scipy.rand(N)
    a = Array('d', unshared_arr)
    print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(a[:2])

    # Create, start, and finish the child process
    p = Process(target=f, args=(a,))
    p.start()
    p.join()

    # Print out the changed values
    print "Now, the first two elements of arr = %s"%a[:2]

    b = numpy.frombuffer(a.get_obj())

    b[0] = 10.0
    print a[0]

Lorsqu'il est exécuté, cela imprime le premier élément d' aêtre maintenant 10.0, montrant aet bsont juste deux vues dans la même mémoire.

Afin de vous assurer qu'il est toujours sécurisé pour le multiprocesseur, je pense que vous devrez utiliser les méthodes acquireet releasequi existent sur l' Arrayobjet a, et son verrou intégré pour vous assurer que tout est accessible en toute sécurité (bien que je ne sois pas un expert sur le module multiprocesseur).

Bien que les réponses déjà données soient bonnes, il existe une solution beaucoup plus simple à ce problème à condition que deux conditions soient remplies:

1. Vous êtes sur un système d'exploitation compatible POSIX (par exemple Linux, Mac OSX); et
2. Vos processus enfants ont besoin d' un accès en lecture seule au tableau partagé.

Dans ce cas, vous n'avez pas besoin de jouer avec le partage explicite des variables, car les processus enfants seront créés à l'aide d'un fork. Un enfant forké partage automatiquement l'espace mémoire du parent. Dans le contexte du multitraitement Python, cela signifie qu'il partage toutes les variables au niveau du module ; notez que cela ne vaut pas pour les arguments que vous passez explicitement à vos processus enfants ou aux fonctions que vous appelez sur un multiprocessing.Poolou deux.

Un exemple simple:

import multiprocessing
import numpy as np

# will hold the (implicitly mem-shared) data
data_array = None

# child worker function
def job_handler(num):
    # built-in id() returns unique memory ID of a variable
    return id(data_array), np.sum(data_array)

def launch_jobs(data, num_jobs=5, num_worker=4):
    global data_array
    data_array = data

    pool = multiprocessing.Pool(num_worker)
    return pool.map(job_handler, range(num_jobs))

# create some random data and execute the child jobs
mem_ids, sumvals = zip(*launch_jobs(np.random.rand(10)))

# this will print 'True' on POSIX OS, since the data was shared
print(np.all(np.asarray(mem_ids) == id(data_array)))

J'ai écrit un petit module python qui utilise la mémoire partagée POSIX pour partager des tableaux numpy entre des interpréteurs python. Peut-être que vous le trouverez pratique.

https://pypi.python.org/pypi/SharedArray

Voici comment ça fonctionne:

import numpy as np
import SharedArray as sa

# Create an array in shared memory
a = sa.create("test1", 10)

# Attach it as a different array. This can be done from another
# python interpreter as long as it runs on the same computer.
b = sa.attach("test1")

# See how they are actually sharing the same memory block
a[0] = 42
print(b[0])

# Destroying a does not affect b.
del a
print(b[0])

# See how "test1" is still present in shared memory even though we
# destroyed the array a.
sa.list()

# Now destroy the array "test1" from memory.
sa.delete("test1")

# The array b is not affected, but once you destroy it then the
# data are lost.
print(b[0])

Vous pouvez utiliser le sharedmemmodule: https://bitbucket.org/cleemesser/numpy-sharedmem

Voici donc votre code d'origine, cette fois en utilisant la mémoire partagée qui se comporte comme un tableau NumPy (notez la dernière instruction supplémentaire appelant une sum()fonction NumPy ):

from multiprocessing import Process
import sharedmem
import scipy

def f(a):
    a[0] = -a[0]

if __name__ == '__main__':
    # Create the array
    N = int(10)
    unshared_arr = scipy.rand(N)
    arr = sharedmem.empty(N)
    arr[:] = unshared_arr.copy()
    print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2])

    # Create, start, and finish the child process
    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    # Print out the changed values
    print "Now, the first two elements of arr = %s"%arr[:2]

    # Perform some NumPy operation
    print arr.sum()