我有一个循环来求和值。我的任务是使循环平行。 问题:循环使用arays,其中i-元素取决于i-1。 因此,在每次迭代中,我们必须具有(i)和(i-1)值。 那是我的代码:
def sumLoss(xs, hs, ys, ps, t):
xs[t] = np.zeros((vocab_size,1)) # encode in 1-of-k representation
xs[t][inputs[t]] = 1
hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) # hidden state
ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by # unnormalized log probabilities for next chars
ps[t] = np.exp(ys[t]) / np.sum(np.exp(ys[t])) # probabilities for next chars
return -np.log(ps[t][targets[t],0])
那是我解决任务的可悲尝试:
res = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(sumLoss)(xs, hs, ys, ps, t) for t in range(len(inputs)))
当然这是一个完全错误的决定,而且我对同步原语不熟悉。