我嘗試使用 multiprocessing 包中的 Pool 來加速計算。雖然我確實獲得了顯著的加速，但隨著核心/工人數量的增加，我丟失了越來越多的值。我通過 mp.value() 類與所有進程共享我的變量。我哪里出錯了，我該如何解決？poss = [x+1 for x in range(20)]all_rolls = itertools.product(poss, repeat=6)win = mp.Value('i', 0)draw = mp.Value('i', 0)loose = mp.Value('i', 0)def some_func(roll): if(comparison on rolls): win.value += 1 elif(other comparison): draw.value +=1 else: loose.value +=1with Pool(8) as p: p.map(some_func, all_rolls)在 16 個內核上，我得到了 55,923,638 個值而不是 64,000,000
2 回答
滄海一幻覺
TA貢獻1824條經驗 獲得超5個贊
您需要使用Lock（請參閱本文）來保護您的值的修改。
from multiprocessing import Lock
lock = Lock()
def some_func(roll):
with lock:
if(comparison on rolls):
win.value += 1
elif(other comparison):
draw.value +=1
else:
loose.value +=1
絕地無雙
TA貢獻1946條經驗 獲得超4個贊
除了@jfowkes 回答的內容之外，請注意，您可以將每個 Value 與自己的鎖一起使用，這可能會使事情變得更快：
win = mp.Value('i', lock = True)
draw = mp.Value('i', lock = True)
loose = mp.Value('i', lock = True)
def some_func(roll):
if(comparison on rolls):
with win.get_lock() :
win.value += 1
elif(other comparison):
with draw.get_lock():
draw.value +=1
else:
with loose.get_lock():
loose.value +=1
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