用于在 MacOS 上复制随机数的 Python 3.8 多处理

Question

from multiprocessing import Pool, cpu_count
import numpy as np
from numpy.random import multivariate_normal

F = multivariate_normal(np.zeros(3), np.eye(3), (3, 5))

def test(k):
    print(k)
    res = np.zeros((5, 3))
    for i in range(3):
        res[:, i] = F[k, :, i]
        #print(res[:, i])
    return res


if __name__ == '__main__':
    with Pool(cpu_count()) as pool:
        result = pool.map(test, range(3))
    pool.close()
    pool.join()
    result = np.array(results)

在python3.6中，结果等于随机矩阵F。但是在python 3.8中它们的两个矩阵是不同的。这只是一个例子。在实际代码中，我想在每个时间步中取出F的每一列，并对其进行一些操作。

Answer 1

心理调试：您在 Windows（任何 Python 版本）或 macOS（Python 3.8 或更高版本）上运行，两者都默认使用 'spawn' 创建工作进程的方法，而不是 'fork'。当这种情况发生时，__main__ 模块会在子进程中导入（使用不同的名称，因此它不会再次尝试运行主代码）以模拟fork。

这主要是可行的，但在自播 PRNG 的情况下会失败，因为它们在子进程中重新播种，并且全局是从新的 PRNG 重新生成的，而不是让子进程继承它们生成的值。

简而言之，完成这项工作的方法是：

1. 使用'fork' 作为multiprocessing 启动方法运行它（在Windows 上不可能，在macOS 上技术上允许，但可能会中断，这就是他们将默认设置更改为'spawn' 的原因）。我在 Linux 上测试了你的代码（默认是 forks），除了修正错字（你在一个应该是 result 的地方输入了 results）之外，result 和 F 是那里也一样。当我在创建 Pool 之前添加 multiprocessing.set_start_method('spawn') 时，它们不匹配。
2. 将初始化函数和参数显式传递给 Pool，以便每个工作人员将 F 重置为在父项中看到的值
3. 在生成 F 之前使用显式种子，因此无论过程如何，它都是一致的（缺点：每次运行都会相同，或者至少，非常可预测，具体取决于您尝试的聪明程度得到）

请注意，#2 和#3 可以结合使用以最小化数据流。在父节点中生成一个“真正的”随机种子（例如使用os.urandom）并编写一个简单的函数来接受种子并使用它来播种PRNG并生成F（使用global F让它改变全局价值）。在父函数中调用该函数，并将其作为带有种子参数的初始化程序传递给每个子函数。现在，不用传递F（可能很大）的生成值，只需要传递种子，子进程就可以在本地重现F，而无需序列化整个事情。缺点：所有进程共享相同的随机种子；它不像硬编码的种子那样可预测，但父母和孩子会从一组相同的随机数中抽取。