Question

我有一个相当简单的嵌套for循环，迭代四个数组：

for a in a_grid:
    for b in b_grid:
        for c in c_grid:
            for d in d_grid:
                do_some_stuff(a,b,c,d)  # perform calculations and write to file

也许这不是开始在4D网格上执行计算的最有效方式。我知道joblib能够并行化两个嵌套的for循环，如this，但我很难将它推广到四个嵌套循环。有什么想法吗？

Answer 1

我通常使用这种形式的代码：

#!/usr/bin/env python3
import itertools
import multiprocessing

#Generate values for each parameter
a = range(10)
b = range(10)
c = range(10)
d = range(10)

#Generate a list of tuples where each tuple is a combination of parameters.
#The list will contain all possible combinations of parameters.
paramlist = list(itertools.product(a,b,c,d))

#A function which will process a tuple of parameters
def func(params):
  a = params[0]
  b = params[1]
  c = params[2]
  d = params[3]
  return a*b*c*d

#Generate processes equal to the number of cores
pool = multiprocessing.Pool()

#Distribute the parameter sets evenly across the cores
res  = pool.map(func,paramlist)

Answer 2

作业数与嵌套循环数无关。在另一个答案中，碰巧是n_jobs=2和2个循环，但这两个循环完全不相关。

这样想：你有一堆函数调用;在你的情况下（展开循环）：

do_some_stuff(0,0,0,0)
do_some_stuff(0,0,0,1)
do_some_stuff(0,0,0,2)
do_some_stuff(0,0,1,0)
do_some_stuff(0,0,1,1)
do_some_stuff(0,0,1,2)
...

并且您希望在一些作业中分发这些函数调用。你可以使用2个工作，或10个或100个工作，这没关系。 Parallel负责为您分发工作。

Answer 3

如果您使用的工具可以轻松地并行化两个嵌套循环，而不是四个，您可以使用itertools.product将四个嵌套for循环减少为两个：

from itertools import product

for a, b in product(a_grid, b_grid):
    for c, d in product(c_grid, d_grid):
        do_some_stuff(a, b, c, d)

在Python中并行化四个嵌套循环

3 个答案: