——对小车最佳路径计算算法的ray部署和测试( 三 ) _平均

ray start --head --node-ip-address 172.17.0.3
另外两个为从节点，运行
ray start --address='172.17.0.3:6379' --redis-password='5241590000000000'
然后再主节点中建立文件，把一段测试代码复制进去，设置ray.init()的参数
from collections import Counterimport socketimport timeimport rayray.init(address='172.17.0.3:6379', _redis_password='5241590000000000')print('''This cluster consists of{} nodes in total{} CPU resources in total'''.format(len(ray.nodes()), ray.cluster_resources()['CPU']))@ray.remotedef f():time.sleep(0.001)# Return IP address.return socket.gethostbyname(socket.gethostname())object_ids = [f.remote() for _ in range(10000)]ip_addresses = ray.get(object_ids)print('Tasks executed')for ip_address, num_tasks in Counter(ip_addresses).items():print('{} tasks on {}'.format(num_tasks, ip_address))
运行结果如图：
可以看到程序运行在了三个节点上
之后为需要测试的代码配环境，安装库
pip install more-itertools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
建立文件，把需要测试的代码复制进去，改变ray.init()的参数，运行
python3 ros_ray.py
运行结果如图所示
time = 1.5015
【——对小车最佳路径计算算法的ray部署和测试】时间长可能是因为这一次是在虚拟机上运行的原因（之前一直在的上测试）