Python中的multiprocessing.dummy没有使用100％cpu
我正在用Python做一个机器学习项目，所以我必须做并行预测功能，这是我在程序中使用的功能。
from multiprocessing.dummy import Pool
from multiprocessing import cpu_count
def multi_predict(X, predict, *args, **kwargs):
pool = Pool(cpu_count())
results = pool.map(predict, X)
pool.close()
pool.join()
return results
问题是我所有的CPU仅加载20-40％（总和为100％）。我使用multiprocessing.dummy，因为我在酸洗功能中的多处理模块有一些问题。
问题答案：
使用时multiprocessing.dummy，您使用的是线程，而不是进程：
multiprocessing.dummy复制API的API，multiprocessing但仅不过是threading模块周围的包装器。
这意味着您受到全局解释器锁（GIL）的限制，并且实际上只有一个线程可以一次执行CPU绑定的操作。这将使您无法充分利用CPU。如果要在所有可用内核之间获得完全的并行性，则需要解决您遇到的酸洗问题multiprocessing.Pool。
请注意，multiprocessing.dummy如果您需要并行化的工作是受IO限制的，或者利用释放GIL的C扩展名，则这可能仍然有用。但是，对于纯Python代码，您需要multiprocessing。
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