我正在嘗試訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來玩使用 Pygame 制作的 SMB1 游戲。為了提高速度，我想使用并行處理，以便由不同的群體成員（并在不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上）同時玩游戲的多個副本。我的問題的根源在于 Pygame 本質(zhì)上并不是基于實例的；也就是說，它只會生成一個帶有一個顯示對象的窗口。因為我無法創(chuàng)建多個 Pygame 窗口并為每個進程顯示對象，所以進程必須共享一個顯示對象。這引出了我的第一個問題：有沒有辦法擁有 pygame 的多個實例，如果沒有，是否有一種（性能輕）方法同時在顯示器上繪圖？也就是說，每個游戲都會繪制到整個窗口的不同部分。然而，我并不真的需要渲染每個游戲；我只關(guān)心至少渲染一個游戲?qū)嵗员阄铱梢员O(jiān)控其進度。我的解決方案是為每個游戲分配一個進程 ID，只有進程 ID 為 0 的游戲才會真正繪制到顯示器上。并發(fā)問題解決了！為了實現(xiàn)這一點，我使用了 multiprocessing.Process：processes = [];genome_batches = np.array_split(genomes,self.runConfig.parallel_processes);for i in range(runConfig.parallel_processes):    process = multiprocessing.Process(target=self.eval_genome_batch_feedforward,args=(genome_batches[i],config,i));    processes.append(process);for process in processes:    process.start();for process in processes:    process.join();然而，當(dāng)多處理pickles對象時，這會導(dǎo)致它自己的問題： AttributeError: Can't pickle local object 'RunnerConfig.__init__.<locals>.<lambda>' 注意：config和RunnerConfig是兩個不同的東西；一個來自我正在使用的簡潔庫，它是傳遞給函數(shù)的配置，另一個是我自己的類，它是進程啟動的類的屬性。經(jīng)過一番研究，似乎因為我使用的是類方法，所以多處理pickle了該類，其中包括上面的RunnerConfig，其中包含lambda函數(shù)，這些函數(shù)是不可pickle的。這是非常難以解決的，因為這些 lambda 函數(shù)是專門在self.eval_genome_batch 中使用的。這就引出了第二個問題：是否可以以不需要對外部類進行pickle的方式使用multiprocessing.Process，這樣lambda函數(shù)就不會被pickle？最后，經(jīng)過更多研究，事實證明，我可以使用 pathos.multiprocessing ，而不是使用 pickle 的 multiprocessing ，它使用 dill 。Dill可以腌制 lambda 函數(shù)。萬歲！但不是。最后還有一個操你媽的。Pathos.multiprocessing 僅具有來自 multiprocessing 的 .map 和 .map 等效函數(shù)，這不允許我控制進程本身。這意味著當(dāng)調(diào)用該函數(shù)時，沒有辦法（據(jù)我所知）告訴程序正在運行游戲的進程 ID，以及是否渲染到屏幕。所以最后一個問題是：有沒有一種方法可以使用 pathos.multiprocessing.map （或者實際上是任何庫并行函數(shù)），a) 不會破壞 lambda 函數(shù)，b) 可以告訴被調(diào)用的函數(shù)是哪個進程ID正在被使用？最后一點：我知道最簡單的答案就是不渲染到 Pygame。這將解決所有問題。然而，能夠看到項目的進展和學(xué)習(xí)對我來說非常有用和重要。所以，我列出了不同的問題，其中任何一個如果得到解決，都可以解決所有問題：一種在不同線程中使用 pygame 作為多個不同實例的方法，這些實例是從同一進程生成的一種安全地同時使用 pygame 的顯示（并更新時鐘）的方法一種使用 multiprocessing.Process 的方法，這樣它不需要腌制方法的類，但仍然可以訪問類變量一個多處理庫：要么不需要 pickle lambda 函數(shù)，要么能夠有辦法告訴子進程正在使用哪個進程工作人員