CUDA错误：在python中使用并行时初始化错误

我的代码使用 CUDA，但运行速度仍然很慢。因此，我将其更改为使用 python 中的多处理（pool.map）并行运行。但我有CUDA ERROR: initialization error

这是函数：

def step_M(self, iter_training):
    gpe, e_tuple_list = iter_training
    g = gpe[0]
    p = gpe[1]
    em_iters = gpe[2]

    e_tuple_list = sorted(e_tuple_list, key=lambda tup: tup[0])
    data = self.X[e_tuple_list[0][0]:e_tuple_list[0][1]]
    cluster_indices = np.array(range(e_tuple_list[0][0], e_tuple_list[0][1], 1), dtype=np.int32)
    for i in range(1, len(e_tuple_list)):
        d = e_tuple_list[i]
        cluster_indices = np.concatenate((cluster_indices, np.array(range(d[0], d[1], 1), dtype=np.int32)))
        data = np.concatenate((data, self.X[d[0]:d[1]]))

    g.train_on_subset(self.X, cluster_indices, max_em_iters=em_iters)
    return g, cluster_indices, data

这里的代码调用：

pool = Pool()
iter_bic_list = pool.map(self.step_M, iter_training.items())

The iter_training same:

And this is errors could you help me to fix.Thanks you.

我发现这是cuda为进程ID设置互斥体的问题。 因此，当您使用多处理模块时，会生成另一个具有单独 pid 的子进程。由于 GPU 的互斥锁，它无法访问。

我发现有效的一个快速解决方案是使用线程模块而不是多处理模块。

因此，在 GPU 中加载网络的 pid 基本上应该使用它。