Question

我正在尝试用Python实现深度Q学习算法的异步版本，这需要不同进程之间的共享神经网络进行异步更新。我知道由于GIL而在Python中共享对象本身非常困难，我发现可以使用https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Array简单地共享其权重。

但问题是这个Array对象是1D并且不支持reshape()和flatten()操作，这意味着每次我想将局部权重复制到全局权限时，我必须得到所有权重，重塑它们并将它们转换为此数组。当我想要重新调整权重时，我需要进行相反的转换，这在计算上非常昂贵。我想知道是否有很好的方法可以将一些共享数组（不需要是这个Array对象）直接集成到神经网络的权重中，这样每次调用update()时它都会直接修改全局权重？

谢谢！

Answer 1

关键是使用某种共享内存空间为numpy数组分配内存。 multiprocessing.Array对象实际上是实现此目的的一种非常好的方法。然后，您可以使用numpy创建Array对象的视图，并且所有视图将共享内存。您可以在主要流程中执行此操作一次，或让每个子流程在开始工作之前执行一次。我用第一种方法编写了一个例子。请记住，这绝不是＆＃34;过程安全＆＃34;因此，您需要使用自己的锁定。

from multiprocessing import Pool, Array
import numpy as np
import ctypes

shape = (10, 2)
_shared_array = Array(ctypes.c_double, np.prod(shape), lock=False)
shared_array = np.frombuffer(_shared_array, dtype='double').reshape(shape)

def target_func(index, value):
    shared_array[index, :] = value

p = Pool(4)
for i in range(10):
    p.apply_async(target_func, args=(i, i**2))

p.close()
p.join()

print shared_array
# [[  0.   0.]
#  [  1.   1.]
#  [  4.   4.]
#  [  9.   9.]
#  [ 16.  16.]
#  [ 25.  25.]
#  [ 36.  36.]
#  [ 49.  49.]
#  [ 64.  64.]
#  [ 81.  81.]]

如何在不同的Python进程中为不同的神经网络设置共享权重？

1 个答案: