Python中，並行與JOBLIB：延遲與多個參數

Question

我使用類似於下面通過兩個矩陣

from joblib import Parallel, delayed 
import numpy 

def processInput(i,j): 
    for k in range(len(i)): 
     i[k] = 1 
    for t in range(len(b)): 
     j[t] = 0 
return i,j 

a = numpy.eye(3) 
b = numpy.eye(3) 

num_cores = 2 
(a,b) = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(i,j) for i,j in zip(a,b)) 

並行for循環，但我發現了以下錯誤的東西：太多值解壓（預計2）

有沒有辦法返回2個值與延遲？或者你會提出什麼解決方案？另外，有點OP，有沒有一種更緊湊的方式，像下面（它實際上沒有修改任何東西）來處理矩陣？

from joblib import Parallel, delayed 
def processInput(i,j): 
    for k in i: 
     k = 1 
    for t in b: 
     t = 0 
return i,j 

我想避免使用has_shareable_memory反正，以避免在實際腳本可能不良的相互作用和較低的性能（？）

Answer 1

可能爲時已晚，但作爲一個答案的第一部分你的問題： 只需在你的延遲函數中返回一個元組。

return (i,j) 

而對於變量保存的所有延遲功能

results = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(i,j) for i,j in zip(a,b)) 

現在產生的輸出爲各持有一些（I，J）元組列表，你可以通過結果只是重複。