函数内多处理 scipy 优化的奇怪行为

Question

这是一个运行良好的简单代码。 即使函数最小化包装了 scipy.optimize.minimize 它也不会抱怨酸洗

import numpy as np
from scipy import optimize
from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return np.sum(x**2+ 2*x)

def minimize(args):
    f,x = args
    res = optimize.minimize(f, x, method = 'L-BFGS-B')
    return res.x

x = np.random.rand(8,10)

args = [(square,x[i]) for i in range(8)]
p = Pool(8)
p.map(minimize,args)

但是，如果尝试以下操作，则会因酸洗错误而失败

PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed

def run():
    def square(x):
        return np.sum(x**2+ 2*x)

    def minimize(args):
        f,x = args
        res = optimize.minimize(f, x, method = 'L-BFGS-B')
        return res.x

    x = np.random.rand(8,10)

    args = [(square,x[i]) for i in range(8)]
    p = Pool(8)
    p.map(minimize,args)

run()

我想制作一个模块来使用 scipy 最小化与许多初始猜测群体并行。 但是，如示例所示，当我将其设为模块时，它失败了。

Answer 1

问题是 Python 不能腌制嵌套函数，在您的第二个示例中，您试图将嵌套的minimize和square函数传递给您的子进程，这需要腌制。

如果没有理由必须嵌套这两个函数，将它们移到模块的顶层将解决问题。 您还可以查看此问题以了解腌制嵌套函数的技术。