DevcCloud上的多处理出现内存错误

嗨，
我有一个pandas数据帧，并希望将函数应用于该数据帧中的每一列。
像这样：
np.array（[strokes2img（x）for x in df ['drawing']。values]）
现在，数据帧有超过3M条目，它的计算成本非常高，可以在多核CPU上高效执行。
我想使用多处理。
来自多处理导入池
导入多处理
multiprocessing.cpu_count（）#Prints out 24
现在我做的时候：
imgs = pool.map（strokes2img，df ['drawing']。values），我收到一个错误。
没有多处理，我得到一个内存错误。
多处理如何工作以及如何同时使用24个核心？



以下为原文

Hi,
I have a pandas dataframe and want to apply a function to each and every column in that dataframe.
Like this:
np.array([strokes2img(x) for x in df['drawing'].values])

Now dataframe has more than 3M entries, it is really computationally expensive and can be efficiently carried out on multi cores of CPUs. I wanted to use multiprocessing.
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing
multiprocessing.cpu_count()   #Prints out 24

Now when i do:
imgs = pool.map(strokes2img,df['drawing'].values), i get an error. Without multiprocessing, i get a memory error. How can multiprocessing work and how can i use 24 cores at the same time for this ?