向量化利用并发性的函数
来源:Golang技术栈
2023-04-17 06:34:37
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本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的,希望这篇《向量化利用并发性的函数》对你有很大帮助!欢迎收藏,分享给更多的需要的朋友学习~
问题内容
对于一个简单的神经网络,我想将一个函数应用于 gonum 的所有值VecDense。
Gonum 有一种Apply用于密集矩阵的方法,但不适用于向量,所以我手动执行此操作:
func sigmoid(z float64) float64 {
return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-z))
}
func vSigmoid(zs *mat.VecDense) {
for i := 0; i
<p>这似乎是并发执行的一个明显目标,所以我尝试了</p>
<pre class="brush:go;toolbar:false">var wg sync.WaitGroup
func sigmoid(z float64) float64 {
wg.Done()
return 1.0 / (1.0 + math.Exp(-z))
}
func vSigmoid(zs *mat.VecDense) {
for i := 0; i
<p>这不起作用,也许并不意外,因为<code>Sigmoid()</code>它不以 结尾<code>wg.Done()</code>,因为 return 语句(完成所有工作)在它之后。</p>
<p>我的问题是:如何使用并发将函数应用于 gonum 向量的每个元素?</p>
<h2 class="daan">
正确答案
</h2>
<p>首先请注意,这种并发计算的尝试假设<code>SetVec()</code>和<code>AtVec()</code>方法对于具有不同索引的并发使用是安全的。如果不是这种情况,则尝试的解决方案本质上是不安全的,并且可能导致数据竞争和未定义的行为。</p>
<hr><p><code>wg.Done()</code>应该调用它来表示“worker” goroutine 完成了它的工作。但 <em>只有</em> 当 goroutine 完成它的工作时。</p>
<p>在您的情况下,它不是(仅)<code>sigmoid()</code>在工作程序 goroutine 中运行的函数,而是<code>zs.SetVec()</code>.
所以你应该<code>wg.Done()</code>在<code>zs.SetVec()</code>返回时调用,而不是更早。</p>
<p>一种方法是将 a 添加<code>wg.Done()</code>到方法的末尾<code>SetVec()</code>(它也可能是<code>defer wg.Done()</code>在其开头),但是引入这种依赖是不可行的(<code>SetVec()</code>不应该知道任何等待组和 goroutine,这将严重限制它的可用性)。</p>
<p>在这种情况下,最简单和最干净的方法是启动一个匿名函数(函数文字)作为工作
goroutine,您可以在其中调用<code>zs.SetVec()</code>,并且<code>wg.Defer()</code>一旦上述函数返回,您就可以在其中调用。</p>
<p>像这样的东西:</p>
<pre class="brush:go;toolbar:false">for i := 0; i
<p>但仅此一项是 <strong>行不通</strong> 的,因为函数文字(闭包)指的是同时修改的循环变量,所以函数文字应该使用它自己的副本,例如:</p>
<pre class="brush:go;toolbar:false">for i := 0; i
<p>另请注意,goroutines(尽管可能是轻量级的)确实有开销。如果他们所做的工作是“小”的,那么开销可能会超过使用多个内核/线程的性能增益,总体而言,您可能无法通过并发执行这些小任务来获得性能(地狱,您甚至可能比不使用
goroutine 做得更糟) . 措施。</p>
<p>此外,您正在使用 goroutine 做最少的工作,您可以通过在完成“微小”工作后不“丢弃” goroutine
来提高性能,但您可以“重用”它们。请参阅相关问题:[这是 Go
中惯用的工作线程池吗?](https://stackoverflow.com/questions/38170852/is-this-an-
idiomatic-worker-thread-pool-in-go/38172204#38172204)</p><p>理论要掌握,实操不能落!以上关于《向量化利用并发性的函数》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!</p> 版本声明
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