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PREM 初始参考地球模型 (Preliminary Reference Earth Model, Dziewonsky, 1981) 是一种常见的一维速度结构模型，使用 RockHound 包可以较为方便地在Python中绘制、使用 PREM 模型包含的P波、S波与密度等数据信息。

在进行多目标联合训练时，除了共享一部分网络结构的输出外，也可以使用拆分张量的方法实现网络中张量流的拆分。相反，在联合训练时，通过合并不同层而共享同一个 loss function也可以为网络结构的搭建带来便利，以下介绍网络中张量拼接 / 拆分操作的几种方法：

multiprocessing 是 Python 并行计算的另一种实现方式（另一种是mpi4py），可以绕开GIL锁机制从而实现多进程并行。相比于mpi4py并行，实现更为简单，但功能也较为简易。

在前文中，保存图片，尤其是生成特殊大小的 Label Mask 时（极宽或极窄），经常会因为某个方向的宽度不足造成图像的分辨率下降从而在读取文件（见前文2）时造成较大的误差。解决方案为在输出时给定dpi。

在训练完成神经网络后或训练过程中，往往需要保存模型，以备应用。本文介绍保存神经网络 h5 文件与读取神经网络文件的方法。

消息传递接口（Message Passing Interface, MPI）是一种并行计算的API，其支持点对点传播、广播、分散与聚集等在集群中多进程之间的交互操作。得益于Python易用的numpy数组操作，MPI并行的使用与实现相较于 C / C++ 简单而易于理解。