问题描述

在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：

Exception has occurred: TypeError

unhashable type: 'list'

File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/preprocessing.py", line 396, in <module> p.map(data_pro, namelista) TypeError: unhashable type: 'list'

解决方案

我把上面的namelist转换为tuple也不行，仍旧是如上报错。

转换语句为：

namelista = tuple(namelist)

并且也测试了类型，但是，就是报相同的错。

搞了几个小时都不行。

昨天弄到凌晨五点半都没弄好。

但是，今天下午一过来，仔细检查了程序，发现，原来我的程序中还有其它的没有转换为tuple的list。

你仔细检查会发现，一旦需要送入到处理器去，就需要把所有相关的list都转换为tuple才行。否则仍旧会报一样的错。

从昨天的晕头转向到今天的一句程序搞定，真的是颇有戏剧性。增加的就是这么一句。

前面声明的数据是list类型，仍旧需要变换为tuple，否则会报错。但是这次报错不会直接指示到这里，只会定位到这一句。

p.map(data_pro, namelista)

然后程序就跑起来了。%CPU一栏就是使用的核数。这是用了15核，防止用的太多，别人没得用，毕竟服务器不是自己一个人的。一个核就是100%，15核，就是1500%。

使用top就可查看服务器的使用情况。

top

下面的主要参数是第三行%Cpu（s）第一个us项目是使用的CPU占总CPU的比例，第四个id是剩余的CPU占比。在没有使用这个多核程序的时候，我的id能达到97.9%。现在这说明已经成功的用上了多核。

想要知道电脑的核数。所以我的电脑就是1个物理CPU，2核3线程（逻辑CPU）。

核数
(cat) C:\Users\asus>cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq
cpu cores       : 2

物理CPU数

(cat) C:\Users\asus>cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
1

逻辑CPU数
(cat) C:\Users\asus>cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l
3

更linux相关的命令看这个：linux服务器信息查询命令_ACMSunny的博客-CSDN博客

想看使用多核与单核跑程序的区别，看这个图：

程序并发执行，差不多是原来15倍的差距。原来的需要跑两个多月，现在估计5天就可以了。

分析总结

（1）使用多核的程序段

之所以这样干的目的是，使用多核跑程序预处理。

想要这样做的一个前提就是需要把核心程序抽取出来，然后把下面四句作为主程序就行。

from multiprocessing.pool import Pool

if __name__ == '__main__':
    with Pool(15) as p:
        p.map(data_pro, namelista)

上面程序中，15是使用的服务器核数，data_pro是处理的核心程序。namelist是需要迭代的次数。

特别需要注意的是，namelista必须是可哈希的。

否则会报错：unhashable type: 'list'

（2）python可哈希的列表

Python中的hashable objects的例子：

int, float, decimal, complex, bool, string, tuple, range, frozenset, bytes

Python中的unhashable objects的例子：

list, dict, set, bytearray, user-defined classes

（3）弯路

在没有检测出我前面的数据是list的时候，报错一直没有指示正确的位置，这导致我一直以为把namelist使用tuple转换后不起作用。

我之前还用了torch方法，但是不知道什么原因，这个方法对我没有用。

按照博主lei_qi所讲，安装了torch后，直接在你原有的程序上添加以下配置就能直接设置运行的线程数。但是我安装完了之后，再添加这些配置，重启vscode，但是cpu仍旧如之前一样没有任何变化。

限制或增加pytorch的线程个数！指定核数或者满核运行Pytorch！！！_lei_qi的博客-CSDN博客

import os

cpu_num = 1 # 这里设置成你想运行的CPU个数
os.environ ['OMP_NUM_THREADS'] = str(cpu_num)
os.environ ['OPENBLAS_NUM_THREADS'] = str(cpu_num)
os.environ ['MKL_NUM_THREADS'] = str(cpu_num)
os.environ ['VECLIB_MAXIMUM_THREADS'] = str(cpu_num)
os.environ ['NUMEXPR_NUM_THREADS'] = str(cpu_num)
torch.set_num_threads(cpu_num)

以下的参考文章给我了很大帮助，希望这个攻略能够给所有的朋友以帮助。如果本文不能解决你的问题，你也可以看看下面的资料。

这一篇可以说是简短精炼的讲了多核的使用方法：

Python多进程multiprocessing模块介绍 - 简书

这一篇讲了python速度慢的原因：

python速度慢的两大原因_happy_wealthy的博客-CSDN博客_python运行慢的原因

这篇讲了python提速方法：

3行代码，Python数据预处理提速6倍！（附链接）

这一篇是并行程序大总结：

python-16-python并行计算程序multiprocessing_皮皮冰燃的博客-CSDN博客_python并行计算

还有下面的文章都给了我很多启示和帮助，感谢这些文章的作者们。