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多进程运行含有任意个参数的函数，以map_async为例
为什么multiprocessing 的了进程会多次初始化?
多进程运行含有任意个参数的函数，以map_async为例
使用偏函数：偏函数有点像数学中的偏导数，可以让我们只关注其中的某一个变量而不考虑其他变量的影响。
如以下代码中，我们要将set_seq、tokenizer和model作为变量传入“Seq_to_vec”函数中。particial函数中，“Seq_to_vec”是一个函数，tokenizer和model是不变的量，“map_async”中particial_func为偏函数，set_seq为可迭代对象。
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####### 多进程
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particial_func = partial(Seq_to_vec,tokenizer = tokenizer, model = model)
torch.multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True)
pool = multiprocessing.Pool(2)
print(f'~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
seq_embeddings_list = pool.map_async(particial_func, seq_set).get()
seq_embeddings = {}
a = time.time()
for i in seq_embeddings_list:
seq_embeddings.update(i)
b = time.time()
print(f'处理的时间{b-a}')
print(f'----------------')
pool.close()
pool.join()
为什么multiprocessing 的了进程会多次初始化?
在使用multiprocessing模块创建子进程时，子进程在初始化的过程中确实会执行次。这是因为子进程是通过fork或spawn 的方式创建的，而fork 会复制父进程的有资源，包括代码段、数据段、堆栈等。因此，子进程会执行一次父进程的初始化代码。
在某些情况下，你可能会看到子进程多次初始化的现象。这可能是因为在某些情况下主模块 (包含你的代码的那个文件)被多次导入。当子进程启动时，它会执行主模块的代码，如果主模块中有全局变量、函数定义等，这些代码会被重新执行。
为了避免多次初始化，可以在主程序中添加如下的保护代码:
if __name__ == '__main__':
这样的话，当子进程启动时，它会检查"__name__"变量，确保只有在主程序中才执行相关的初始化代码。这是因为在 Windows 上，每个子进程都会从头执行一次脚本，而在类 Unix 系统上，它们通过 fork 创建，然后从父进程中继承代码和数据段
使用这个保护条件可以确保在子进程中只执行主程序的初始化代码，而不是执行整个脚本。这通常能够解决多次初始化的问题。
参考
Python：多进程运行含有任意个参数的函数
多进程multiprocessing——apply、map
