importjoblibargs=5deffunc():returnargsjoblib.Parallel(n_jobs=2)(joblib.delayed(func)()foriinrange(1)) Update: I am using Ubuntu: NAME="Ubuntu"VERSION="18.04.1 LTS (Bionic Beaver)"ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.1 LTS"VERSION_ID="18.04"HOME_URL="https://www.ubuntu...
joblib parallel compuction time Joblib 用于并行计算,njob>1(njob=2 完成需要 12.6 秒)比 njob=1(1.3 秒完成)花费更多时间。我在 16GB RAM 的 mac OSX 10.9 中。我做错了什么吗?这是一个简单的演示代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 fromjoblibimportParallel,delayed deffunc(): ...
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。 3. 代码执行流程 首先,我们导入了joblib的Parallel和delayed函数,以及NumPy库用于生成数字列表。 4. 并行编程的优缺点 优点: 加速计算:通过同时执行多个任务,可以显著减少总体计算...
results = Parallel(n_jobs=1)(delayed(self.get_nouns)(sent)forsentintqdm(sentences))returnresultsif__name__ =='__main__': sentences = ['we went to the school yesterday','The weather is really cold','Can we catch the dog?','How old are you John?','I like diving and swimming',...
在上面的代码中,Parallel(n_jobs=-1)表示使用所有可用的CPU核心来并行运行循环,delayed(process_data)(i, j)表示延迟调用process_data函数,并传入循环参数i和j。最后,将结果保存在results变量中。 总结 通过上述步骤,你可以在Python中使用joblib库来实现双循环,并提高代码的运行效率。希望这篇文章对你有所帮助,如果...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 一共用了10秒左右,下面是并行处理方法: # --- 并发 start = time.time() # n_jobs is the number of parallel jobs Parallel(n_jobs=2)(delayed(my_fun)(i) for i in range(num)) ...
result = Parallel(n_jobs=-1, backend="loky")(delayed(process_data)(d) for d in data) ``` 在上述示例中,首先定义了一个 process_data 函数,用来处理数据。然后将待处理的数据放入一个列表中,并使用 Parallel 函数以及 delayed 函数将 process_data 函数应用于每个数据。最后,将 parallel 参数设置为 "...
parallel=joblib.Parallel(n_jobs=2) 1. 在这个示例中,我们创建了一个Parallel对象,并将线程数设置为2。这意味着我们将使用2个线程来并行执行任务。你可以根据自己的需求调整线程数。 3.4 执行并行任务 现在,我们可以使用Parallel对象来执行并行任务了。我们需要使用delayed方法包装我们的任务函数,并调用Parallel对象的...
1、简单示例 首先joblib里面最常用到的一个类和一个方法分别是Parallel和delayed。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. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们定义了一个process_data函数来处理数据,然后使用Joblib的Parallel和delayed函数来实现对数据的并行处理。将n_jobs参数设为-1可以让Joblib自动利用所有可用的CPU核心进行并行处理。 旅行图示例 下面使用mermaid语法中的journey标识出旅行图示例: ...