关于使用python多处理获取从目标函数返回的numpy数组的建议？

我对python多处理是完全陌生的，有点被大量的在线资源淹没了，所以我想从这里开始一个更清晰的方法。我的代码如下所示：向前和向后这两个函数在计算上非常昂贵。在我的输入数据集上，每个数据集大约需要13分钟。我想同时计算这两个矩阵（向前和向后，参见decode（）函数中的第3行和第4行代码）。我查阅了一些在线教程，我想我可以使用multiprocessing.process来完成这项工作。但是，我不确定如何检索numpy数组。我知道有些东西像队列、数组，但它们的使用似乎有很大的限制，在这里似乎不适合。提前谢谢！ '''

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如果您只是使用一个矩阵，我不确定数组对多处理有什么限制。它并不完整，但这将是一个想法

from multiprocessing.sharedctypes import RawArray

#make some empty arrays 
yourMat = RawArray('d', X_size) 
resultMat = RawArray('d', X_size) 

...
ptemp=multiprocessing.Process(target=backward, args=(yourMat ,resultMat ))
ptemp.daemon=True
ptemp.start()

...

data = np.frombuffer(yourMat, dtype=np.float64)
#do something with data
resultMat [i:j] = data 

...

#get the data
results = np.frombuffer(resultMat , dtype='i')

你可以查看这篇文章以获得完整的示例：

from multiprocessing.sharedctypes import RawArray

#make some empty arrays 
yourMat = RawArray('d', X_size) 
resultMat = RawArray('d', X_size) 

...
ptemp=multiprocessing.Process(target=backward, args=(yourMat ,resultMat ))
ptemp.daemon=True
ptemp.start()

...

data = np.frombuffer(yourMat, dtype=np.float64)
#do something with data
resultMat [i:j] = data 

...

#get the data
results = np.frombuffer(resultMat , dtype='i')