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A generic programming thread pool

 
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## {{{ http://code.activestate.com/recipes/203871/ (r3)
import threading
from time import sleep

# Ensure booleans exist (not needed for Python 2.2.1 or higher)
try:
    True
except NameError:
    False = 0
    True = not False

class ThreadPool:

    """Flexible thread pool class.  Creates a pool of threads, then
    accepts tasks that will be dispatched to the next available
    thread."""
    
    def __init__(self, numThreads):

        """Initialize the thread pool with numThreads workers."""
        
        self.__threads = []
        self.__resizeLock = threading.Condition(threading.Lock())
        self.__taskLock = threading.Condition(threading.Lock())
        self.__tasks = []
        self.__isJoining = False
        self.setThreadCount(numThreads)

    def setThreadCount(self, newNumThreads):

        """ External method to set the current pool size.  Acquires
        the resizing lock, then calls the internal version to do real
        work."""
        
        # Can't change the thread count if we're shutting down the pool!
        if self.__isJoining:
            return False
        
        self.__resizeLock.acquire()
        try:
            self.__setThreadCountNolock(newNumThreads)
        finally:
            self.__resizeLock.release()
        return True

    def __setThreadCountNolock(self, newNumThreads):
        
        """Set the current pool size, spawning or terminating threads
        if necessary.  Internal use only; assumes the resizing lock is
        held."""
        
        # If we need to grow the pool, do so
        while newNumThreads > len(self.__threads):
            newThread = ThreadPoolThread(self)
            self.__threads.append(newThread)
            newThread.start()
        # If we need to shrink the pool, do so
        while newNumThreads < len(self.__threads):
            self.__threads[0].goAway()
            del self.__threads[0]

    def getThreadCount(self):

        """Return the number of threads in the pool."""
        
        self.__resizeLock.acquire()
        try:
            return len(self.__threads)
        finally:
            self.__resizeLock.release()

    def queueTask(self, task, args=None, taskCallback=None):

        """Insert a task into the queue.  task must be callable;
        args and taskCallback can be None."""
        
        if self.__isJoining == True:
            return False
        if not callable(task):
            return False
        
        self.__taskLock.acquire()
        try:
            self.__tasks.append((task, args, taskCallback))
            return True
        finally:
            self.__taskLock.release()

    def getNextTask(self):

        """ Retrieve the next task from the task queue.  For use
        only by ThreadPoolThread objects contained in the pool."""
        
        self.__taskLock.acquire()
        try:
            if self.__tasks == []:
                return (None, None, None)
            else:
                return self.__tasks.pop(0)
        finally:
            self.__taskLock.release()
    
    def joinAll(self, waitForTasks = True, waitForThreads = True):

        """ Clear the task queue and terminate all pooled threads,
        optionally allowing the tasks and threads to finish."""
        
        # Mark the pool as joining to prevent any more task queueing
        self.__isJoining = True

        # Wait for tasks to finish
        if waitForTasks:
            while self.__tasks != []:
                sleep(.1)

        # Tell all the threads to quit
        self.__resizeLock.acquire()
        try:
            self.__setThreadCountNolock(0)
            self.__isJoining = True

            # Wait until all threads have exited
            if waitForThreads:
                for t in self.__threads:
                    t.join()
                    del t

            # Reset the pool for potential reuse
            self.__isJoining = False
        finally:
            self.__resizeLock.release()


        
class ThreadPoolThread(threading.Thread):

    """ Pooled thread class. """
    
    threadSleepTime = 0.1

    def __init__(self, pool):

        """ Initialize the thread and remember the pool. """
        
        threading.Thread.__init__(self)
        self.__pool = pool
        self.__isDying = False
        
    def run(self):

        """ Until told to quit, retrieve the next task and execute
        it, calling the callback if any.  """
        
        while self.__isDying == False:
            cmd, args, callback = self.__pool.getNextTask()
            # If there's nothing to do, just sleep a bit
            if cmd is None:
                sleep(ThreadPoolThread.threadSleepTime)
            elif callback is None:
                cmd(args)
            else:
                callback(cmd(args))
    
    def goAway(self):

        """ Exit the run loop next time through."""
        
        self.__isDying = True

# Usage example
if __name__ == "__main__":

    from random import randrange

    # Sample task 1: given a start and end value, shuffle integers,
    # then sort them
    
    def sortTask(data):
        print "SortTask starting for ", data
        numbers = range(data[0], data[1])
        for a in numbers:
            rnd = randrange(0, len(numbers) - 1)
            a, numbers[rnd] = numbers[rnd], a
        print "SortTask sorting for ", data
        numbers.sort()
        print "SortTask done for ", data
        return "Sorter ", data

    # Sample task 2: just sleep for a number of seconds.

    def waitTask(data):
        print "WaitTask starting for ", data
        print "WaitTask sleeping for %d seconds" % data
        sleep(data)
        return "Waiter", data

    # Both tasks use the same callback

    def taskCallback(data):
        print "Callback called for", data

    # Create a pool with three worker threads

    pool = ThreadPool(3)

    # Insert tasks into the queue and let them run
    pool.queueTask(sortTask, (1000, 100000), taskCallback)
    pool.queueTask(waitTask, 5, taskCallback)
    pool.queueTask(sortTask, (200, 200000), taskCallback)
    pool.queueTask(waitTask, 2, taskCallback)
    pool.queueTask(sortTask, (3, 30000), taskCallback)
    pool.queueTask(waitTask, 7, taskCallback)

    # When all tasks are finished, allow the threads to terminate
    pool.joinAll()
## end of http://code.activestate.com/recipes/203871/ }}}
 
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    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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