大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习多进程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习多进程的解答，让我们一起看看吧。
- python后端开发需要学什么？
- 分布式。是多台电脑的意思吗？
- 如何使用Python的multiprocessing进行分布式计算？
- 6 Linux 7系统中如何“更好”监控和管理Linux系统上运行的进程？
python后端开发需要学什么？
主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
第三阶段：Python web开发
分布式。是多台电脑的意思吗？
分布式本来就是多台电脑共同协作。但是你要是想在一台电脑上模拟分布式也可以。通常分布式都是通过进程之间的socket来交换数据，或者访问一个公共的Queue数据库等。所以你只需要在一台电脑开多个进程，并且使用分布式的策略来编写代码，把他们当成是在不同的机器上运行的进程就好了。对于Python来讲，没多大差别。因为一个Python进程就是一个Python解释器，他们不会共享内存数据等等，必须使用某种方式来交流，也就和分布式没差别了。
如何使用Python的multiprocessing进行分布式计算？
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正意义上的多线程，前面一篇文章Python中的多线程与多进程那些事 中提到I/O密集型使用多线程并发提高效率、计算密集型使用多进程并行执行提高效率。
针对计算密集型的任务，我们如何通过多进程提高效率？
基于multiprocessing、queue等模块实现简易的分布式计算框架。服务节点负责任务的派发和任务结果的***集，工作节点分布在同一电脑的不同进程，或者其他电脑上，负责任务执行和结果反馈，服务节点与工作节点通过Queue实现数据共享(任务下发、结果反馈)。
其中包含Task、MaterWork、Sl***eWork三个模块，大体介绍及源码如下：
负责任务派发和结果***集,主从节点通过Queue实现任务、结果共享。代码中注释中已介绍的较清楚，这里不做赘述。
6 Linux 7系统中如何“更好”监控和管理Linux系统上运行的进程？
作为开发者和Linux运维人员来说，监测和管理Linux系统上的进程是日常工作中的一部分。虽说Linux各类发行版本有它默认的进程监测工具，但大多数都是功能较为单一，如何高效监控和管理进程是我们需要考虑的。结合我的Linux运维经验，给出一些方案和建议供大家参考：
1、进程监控
刚接触Linux的伙伴都知道有 top 这个内置命令可以查看当前系统运行的进程及内存CPU占用信息。总体而言这个 top 命令足够了，但我们还有一个 top 的替代产品，它就是 htop。
htop不是内置的，需要编译安装，方法可以在网上找下，[_a***_]很简单的。它运行的界面是这样的：
htop比top要更友好，而且能便捷看到子进程信息、查找进程、标记进程等。
另外还有一些命令可以***进行进程监控，如：ps -ef | grep 进程名或PID
2、进程管理
Linux上的进程种类很多，比如可以放到系统服务（守护进程）里，还可以放在后端执行（交互式进程）。那如何管理系统进程和用户进程呢？
管理工具推荐：Supervisor，它是由Python开发的一个Linux进程管理工具，并且提供WEB管理面板，可以在线便捷的查看、启动、停止服务，非常不错。
到此，以上就是小编对于python深度学习多进程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习多进程的4点解答对大家有用。
