python多线程会运行在多个cpu么?
不可以,python目前不适合多线程在多核上运行。只能使用单核。如果需要多核,可以考虑多进程模式。
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行?怎么实现?
it问这个问题的全是小白人。isn培训后直接用java调用pb文件不好吗?【捂脸】tensorflow发球是做什么的?
模型本身只是一组参数和框架。使用多少线程来运行它取决于应用方法,与训练无关。如果能部署分布式计算,就可以实现多线程多服务器的分布式计算。如果你能不部署它,没有办法。
python可以创建多少个进程?
因为gil的存在,python中的多线程并不是真正的多线程。如果要充分利用多核cpu的资源,大多数情况下需要使用python中的多进程。python提供了一个非常易用的多进程包multiproce。ssing,只需要定义一个函数,其他的事情python都会做。有了这个包,你可以很容易地完成从单个进程到并发执行的转换。
多处理支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,并提供诸如进程、队列、管道和锁等组件。
python的优点不包括什么?
python的优势不包括以下内容:
多线程和速度
python的整体性能较慢,有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。
python长期以来重视编程的容易程度,而不是运行时的速度。当你用c或c写的高速外部库(如numpy和numba)在python中完成这么多性能密集型任务时,你会发现python重视编程的易用性。实用性也是不错的选择。然而,python的开箱即用性能还是落后于其他语言,比如nim和julia,它们的语法一样简单,但是可以编译成机器码,具有更高的性能优势。
python可以不能充分利用多核处理器,这是一个由来已久的问题。它确实有线程功能,但是它的线程功能仅限于单核。尽管python可以使用多个流程,但是调度和同步这些子流程的结果并不总是有效的。
打包和可执行文件
即使在python的诞生,python仍然没有很好的方法生成可执行文件(exe程序等。),我们只能通过第三方工具来解决。而且用起来比较麻烦。
包管理和项目管理
当你想把一个本地复杂的python项目移植到服务器上,你就知道python项目管理有多痛苦了。你需要不断的安装项目依赖,可能会有依赖,就像俄罗斯的俄罗斯娃娃,你可以恨不得直接吃键盘。。
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