
Python實現(xiàn)簡單多線程任務(wù)隊列
最近我在用梯度下降算法繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)時,遇到了一些算法性能的問題。梯度下降算法的代碼如下(偽代碼):
一般來說,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)請求 plot.ly 繪圖時會阻塞等待返回,于是也會影響到其他的梯度下降函數(shù)的執(zhí)行速度。
一種解決辦法是每調(diào)用一次 plotly.write 函數(shù)就開啟一個新的線程,但是這種方法感覺不是很好。 我不想用一個像 cerely(一種分布式任務(wù)隊列)一樣大而全的任務(wù)隊列框架,因為框架對于我的這點需求來說太重了,并且我的繪圖也并不需要 redis 來持久化數(shù)據(jù)。
那用什么辦法解決呢?我在 python 中寫了一個很小的任務(wù)隊列,它可以在一個單獨的線程中調(diào)用 plotly.write函數(shù)。下面是程序代碼。
首先我們繼承 Queue.Queue 類。從 Queue.Queue 類可以繼承 get 和 put 方法,以及隊列的行為。
初始化的時候,我們可以不用考慮工作線程的數(shù)量。
我們把 task, args, kwargs 以元組的形式存儲在隊列中。*args 可以傳遞數(shù)量不等的參數(shù),**kwargs 可以傳遞命名參數(shù)。
我們?yōu)槊總€ worker 創(chuàng)建一個線程,然后在后臺刪除。
下面是 worker 函數(shù)的代碼:
worker 函數(shù)獲取隊列頂端的任務(wù),并根據(jù)輸入?yún)?shù)運行,除此之外,沒有其他的功能。下面是隊列的代碼:
我們可以通過下面的代碼測試:
Blokkah 是我們要做的任務(wù)名稱。隊列已經(jīng)緩存在內(nèi)存中,并且沒有執(zhí)行很多任務(wù)。下面的步驟是把主隊列當(dāng)做單獨的進程來運行,這樣主程序退出以及執(zhí)行數(shù)據(jù)庫持久化時,隊列任務(wù)不會停止運行。但是這個例子很好地展示了如何從一個很簡單的小任務(wù)寫成像工作隊列這樣復(fù)雜的程序。
修改之后,我的梯度下降算法工作效率似乎更高了。如果你很感興趣的話,可以參考下面的代碼。
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