背景:我刚刚开始使用scikit-learn，并在页面底部阅读了有关joblib,versuspickle的信息.itmaybemoreinterestingtousejoblib’sreplacementofpickle(joblib.dump&joblib.load),whichismoreefficientonbigdata,butcanonlypickletothediskandnottoastring我在Pickle上阅读了这个问答，Commonuse-casesforpickleinPython想知道这里的社区是否可以分享joblib和pickle之间的差异？什么时候应该使
背景:我刚刚开始使用scikit-learn，并在页面底部阅读了有关joblib,versuspickle的信息.itmaybemoreinterestingtousejoblib’sreplacementofpickle(joblib.dump&joblib.load),whichismoreefficientonbigdata,butcanonlypickletothediskandnottoastring我在Pickle上阅读了这个问答，Commonuse-casesforpickleinPython想知道这里的社区是否可以分享joblib和pickle之间的差异？什么时候应该使
来自此处的文档https://pythonhosted.org/joblib/parallel.html#parallel-reference-documentation我不清楚batch_size和pre_dispatch到底是什么意思。让我们考虑使用'multiprocessing'后端、2个作业(2个进程)并且我们有10个任务要计算的情况。据我了解:batch_size-一次控制pickle任务的数量，所以如果你设置batch_size=5-joblib将pickle并立即向每个进程发送5个任务，然后到达那里，他们将按顺序一个接一个地解决。使用batch_size=1joblib
这个问题在这里已经有了答案:Usingsklearncross_val_scoreandkfoldstofitandhelppredictmodel(1个回答)关闭11个月前。社区在11个月前审查了是否重新打开这个问题，然后将其关闭:原始关闭原因未解决我在python中创建了以下函数:defcross_validate(algorithms,data,labels,cv=4,n_jobs=-1):print"Crossvalidationusing:"foralg,predictorsinalgorithms:printalgprint#Computetheaccuracyscoref
我正在编写一个类，其中包含一些计算量大的方法和一些用户希望反复调整的参数，并且独立于计算。实际使用是为了可视化，但这里有一个卡通示例:classMyClass(object):def__init__(self,x,name,mem=None):self.x=xself.name=nameifmemisnotNone:self.square=mem.cache(self.square)defsquare(self,x):"""Thisisthe'computationheavy'method."""returnx**2defreport(self):"""Usetheresultsoft
我有一个对象，其中包含两个scikit-learn模型，一个IsolationForest和一个RandomForestClassifier，我想对其进行pickle然后解开并用于产生预测。除了这两个模型之外，该对象还包含几个StandardScaler和几个Python列表。使用joblib对该对象进行pickle是没有问题的，但是当我稍后尝试对其进行unpickle时，我得到以下异常:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/home/(...)/python3.5/site-packages/joblib/numpy_p
我正在Python上下文中并行运行一些Matlab代码(我知道，但这就是正在发生的事情)，我遇到了涉及matlab.double的导入错误。相同的代码在multiprocessing.Pool中运行良好，所以我无法弄清楚问题出在哪里。这是一个最小的重现测试用例。importmatlabfrommultiprocessingimportPoolfromjoblibimportParallel,delayed#AglobalobjectthatIwouldliketobeavailableintheparallelsubroutinex=matlab.double([[0.0]])deff
我需要一些帮助来准确理解我做了什么/为什么我的代码没有按我预期的那样运行。我已经开始使用joblib来尝试通过并行运行(大)循环来加速我的代码。我是这样使用它的:fromjoblibimportParallel,delayeddefframe(indeces,image_pad,m):XY_Patches=np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m,indeces[1]:indeces[1]+m,indeces[2]])XZ_Patches=np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m,indec
有没有一种简单的方法来跟踪joblib.Parallel的整体进度？执行？我有一个由数千个作业组成的长时间运行的执行，我想在数据库中对其进行跟踪和记录。但是，要做到这一点，每当Parallel完成任务时，我需要它执行回调，报告剩余的作业数。我之前使用Python的stdlibmultiprocessing.Pool完成了类似的任务，方法是启动一个线程来记录Pool的作业列表中待处理作业的数量。看代码，Parallel继承了Pool，所以我想我可以实现同样的技巧，但它似乎没有使用这些列表，我一直无法弄清楚如何“阅读”"任何其他方式都是内部状态。 最佳答案
joblib文档包含以下警告:UnderWindows,itisimportanttoprotectthemainloopofcodetoavoidrecursivespawningofsubprocesseswhenusingjoblib.Parallel.Inotherwords,youshouldbewritingcodelikethis:import....deffunction1(...):...deffunction2(...):......if__name__=='__main__':#dostuffwithimportsandfunctionsdefinedabout.
