Parallel函数会创建一个进程池,以便在多进程中执行每一个列表项,函数中,我们设置参数n_jobs=3,即开启三个进程。函数delayed是一个创建元组(function, args, kwargs)的简单技巧,代码中的意思是创建10个实参分别为0~9的single()函数的workers。代码及结果如下,可见运行时间相比顺序执行大大减小,由于进程切换等操作的...
fromjoblibimportParallel,delayedimportnumpyasnpimporttime start=time.time()# 定义一个计算密集型函数defcompute_heavy_task(data):# 模拟处理时间time.sleep(1)# 数值计算result=np.sum(np.square(data))returnresult# 设置随机数生成器的种子np.random.seed(42)# 生成一些模拟数据data=np.random.rand(10,1000...
Parallel主要用于初始化并行计算时需要用到的参数,而delayed则主要用来指定需要被并行的参数。比如官方给出的以下示例: frommathimportsqrtfromjoblibimportParallel,delayedParallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i**2)foriinrange(10))[0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0] 这段代码其实已经基本看出方法的主要...
from joblib import Parallel, delayed import time # 多参数函数示例 def compute_power(base, exponent): time.sleep(0.5) return base ** exponent # 使用 delayed 包装多参数函数 tasks = [delayed(compute_power)(i, 2) for i in range(10)] # 使用 Parallel 进行并行执行 results = Parallel(n_jobs=...
接着只需要像下面的形式一样,为Parallel()设置相关参数后,衔接循环创建子任务的列表推导过程,其中利用delayed()包裹自定义任务函数,再衔接()传递任务函数所需的参数即可,其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量,因此在这个例子中可以看到进度条是按照4个一组递增的,可以看到最终时间开销也达到了并行加速效...
joblib是一个Python库,用于轻松地对Python函数进行并行处理。它特别适用于数值计算任务,如科学计算和机器学习。joblib提供了Parallel和delayed函数,使并行化变得简单。 Parallel(n_jobs=...)_ 创建一个并行计算的上下文管理器。n_jobs参数指定了要使用的进程数。如果设置为-1,则使用所有可用的CPU核心。
importtimefromjoblibimportParallel,delayedimportmatht1=time.time()# 2 Corer1=Parallel(n_jobs=2)(delayed(math.factorial)(int(math.sqrt(i**3)))foriinrange(100,1000))t2=time.time()print(t2-t1) 输出 3.4186928272247314 这里,Parallel 函数接受一个参数 n_jobs,我们必须在其中传递我们想要使用的核心数...
joblib的Parallel和delayed工具使得在多核处理器上执行并行计算变得简单。这对于需要执行大量独立且重复的数据处理任务,如参数搜索和交叉验证在机器学习中的应用,特别有用。 from joblib import Parallel, delayed import math # 定义一个计算函数 def compute_log(x): return math.log(x) # 并行计算列表中每个元素的...
使用parallel 参数进行并行计算非常简单。只需在调用 joblib 相关函数时,将 parallel 参数设置为所需的并行计算方式即可。例如,使用 loky 进行并行计算的示例代码如下: ```python from joblib import Parallel, delayed def process_data(data): # 处理数据的函数 pass data = [...] # 待处理的数据 # 使用 lok...