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...
from joblib import Parallel, delayed from joblib.pool import has_shareable_memory Parallel(n_jobs=2, max_nbytes=1e6)( ... delayed(has_shareable_memory)(np.ones(int(i))) ... for i in [1e2, 1e4, 1e6]) 1. 2. 3. 4. 默认情况下,数据被dump到/dev/shm共享内存分区,如果它存在且可...
joblib提供了一个简单地程序并行方案,主要有Parallel函数实现,并涉及了一个技巧性的函数delayed。 delayed函数 以下为delayed函数的源码 def delayed(function): """Decorator used to capture the arguments of a function.""" def delayed_function(*args, **kwargs): return function, args, kwargs try: delaye...
fromjoblibimportParallel,delayedparallel=Parallel(n_jobs=self.n_jobs,verbose=self.verbose,pre_dispatch=self.pre_dispatch)out=parallel(delayed(_fit_and_score)(clone(base_estimator),X,y,train=train,test=test,parameters=parameters,**fit_and_score_kwargs)forparameters,(train,test)inproduct(candidate_p...
一、原始代码 fromjoblibimportParallel, delayedimporttimedefsingle(a):"""定义一个简单的函数"""time.sleep(1)#休眠1sprint(a) start= time.time()#记录开始的时间foriinrange(10):#执行10次single()函数single(i) Time= time.time() - start#计算执行的时间print(str(Time)+'s') ...
pip install joblib # 查看版本importjoblib joblib.__version__ '1.4.2' 目录 1 使用说明 1.1 Memory类 1.2 Parallel类 1.3 序列化 2 实例 2.1 joblib缓存和并行 2.2 序列化 2.3 内存监视 3 参考 1 使用说明 Joblib库主要功能涵盖以下三大块: 记忆模式:Memory类将函数的返回值缓存到磁盘。下次调用时,如果输...
在Python 脚本中导入 Joblib 库,并定义待延迟执行的函数。这些函数可以是任意的 Python 函数,用于执行计算密集型任务或者需要异步执行的任务。 ```python from joblib import delayed, Parallel def my_function(x): # 执行一些计算密集型任务 return x ** 2 ...
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 ...
pip install joblib ``` 步骤二:导入库并定义待延迟执行的函数 在Python 脚本中导入 Joblib 库,并定义待延迟执行的函数。这些函数可以是任意的 Python 函数,用于执行计算密集型任务或者需要异步执行的任务。 ```python from joblib import delayed, Parallel ...
使用joblib库: from joblib import Parallel, delayed def worker(num): """工作函数""" print(f"执行任务 {num}") if __name__ == '__main__': # 创建一个进程池,根据CPU核心数来决定进程数量 Parallel(n_jobs=-1)(delayed(worker)(i) for i in range(10)) ...