要实现并行运行模型可执行文件,并报告状态,可以使用多线程或多进程的方法来同时执行多个任务,并通过共享变量或消息传递的方式来报告任务的状态。
以下是一个使用多线程的示例代码,用于并行运行模型可执行文件,并报告状态:
import threading
import subprocess
def run_model(executable_file, model_name):
# 执行模型可执行文件
process = subprocess.Popen([executable_file, model_name], stdout=subprocess.PIPE)
# 实时读取模型输出并报告状态
while True:
output = process.stdout.readline().decode().strip()
if output:
print(f"[{model_name}] {output}")
if process.poll() is not None:
break
# 模型可执行文件路径和名称列表
executable_files = ["model1.exe", "model2.exe", "model3.exe"]
model_names = ["Model 1", "Model 2", "Model 3"]
# 创建并启动线程来运行模型可执行文件
threads = []
for exe, name in zip(executable_files, model_names):
thread = threading.Thread(target=run_model, args=(exe, name))
thread.start()
threads.append(thread)
# 等待所有线程完成
for thread in threads:
thread.join()
在上述代码中,我们首先定义了一个 run_model
函数,用于执行模型可执行文件并实时报告状态。然后,我们创建了多个线程,每个线程都调用 run_model
函数来运行一个模型可执行文件。最后,我们等待所有线程完成执行。
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际应用中可能还需要考虑线程安全、异常处理等问题。另外,如果模型可执行文件之间存在依赖关系,可能需要额外的同步机制来确保执行顺序。