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果
当n_jobs=None的情况等同于n_jobs=1 The maximum number of concurrently running jobs, such as the number of Python worker processes when backend ="multiprocessing" or the size of the thread-pool when backend="threading". If -1 all CPUs are used. If 1 is given, no parallel computing code ...
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...
Joblib库的Parallel类用于简单快速将任务分解为多个子任务,并分配到不同的CPU核心或机器上执行,从而显著提高程序的运行效率。 Parallel类构造函数及主要参数如下: classjoblib.Parallel(n_jobs=default(None),backend=default(None),return_as='list',verbose=default(0),timeout=None,batch_size='auto',pre_dispatch...
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来设置开启进程数。 函数delayed是一个创建元组(function, args, kwargs)的简单技巧,比如下面代码中的意思是创建10个实参分别为0~9的single()函数的workers。
Parallel(n_jobs=2)(delayed(my_fun)(i) for i in range(num)) end = time.time() print('{:.4f} s'.format(end-start)) 5.5287 s 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 一半多一点的时间(并行仍然是有开销的)。如果有多个参数那么可以把参数包在元组里,或者使用偏函数方法。
使用Joblib中的Parallel和delayed函数,我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。 其中我们会用到几个参数,n_jobs是并行作业的数量,我们在这里将它设置为2。 i是my_fun()函数的输入参数,依然是10次迭代。两个并行任务给节约了大约一半的for循环运行时间,结果并行大约需要5秒。 start = time.time() # n_jobs...
在上面的例子中,我们从joblib中导入Parallel和delayed,仅用Parallel(n_jobs=5, verbose=1)(delayed(job)(j) for j in range(5))一句就实现了并行运算的功能,其中n_jobs控制并行进程的数量,verbose参数控制是否打印进程运算过程,如果你熟悉scikit-learn,相信这两个参数你一定不会陌生,因为scikit-learn中RandomForest...
8. 使用并行计算库(Parallel Computing Libraries) 如Dask和Joblib等并行计算库可以帮助你利用多核处理器来加速循环。 示例代码(使用Joblib): from joblib import Parallel, delayed def task(n): return n**2 results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(task)(i) for i in range(10)) ...
在sklearn中,你可以通过设置n_jobs参数来实现这一点。将其设置为-1将使用所有可用的核心。 # 使用所有可用的核心进行并行计算 kmeans_parallel = KMeans(n_clusters=5, n_jobs=-1) kmeans_parallel.fit(X) 优化数据集大小: 在可能的情况下,减小数据集的大小可以显著提高KMeans算法的速度。你可以尝试使用...