Windows 8 64bitでipython
とpython 2.7
を実行していて、4コアのシステムで実行しています。 scikit-learn
モデルを取り付ける場合、CPU使用率は、python
から25%、Chrome
から25%の50%です。Pythonでscikit-learnモデルのフィッティングにすべてのコアを利用できるようにする
なぜchrome
はpython
と同じCPUリソースを使用していますか?
scikit-learn
モデルフィッティング関数のマルチスレッドバージョンがあるので、マルチコアを使用すると変数を設定するのと同じくらい簡単にできますか?以下のような...
grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1)
を実際に ''すべてのfit'コールに個別 'python'インスタンスを起動n_jobs'。それは膨大なオーバーヘッドを招くので、1秒をはるかに上回る「フィット」で使用可能です。 –
プールで 'n_jobs' Pythonプロセスを開始し、それらのプロセスにフィット呼び出しをディスパッチする必要があります。確かにこれは依然としてかなりオーバーヘッドであり、個々のフィットコールが1秒以上かかる場合にのみ役立ちます。 – ogrisel
Windowsのタスクマネージャに表示されるのは、確かに 'python'プロセスのプールではありません。 –