使 Python 能够利用所有内核来拟合 scikit-learn 模型答案

【问题标题】：Enable Python to utilize all cores for fitting scikit-learn models使 Python 能够利用所有内核来拟合 scikit-learn 模型
【发布时间】：2013-04-25 20:35:17
【问题描述】：

我在 Windows 8 64 位系统上运行 python 2.7 和 ipython，系统具有 4 个内核。拟合scikit-learn 模型时，CPU 使用率为 50%，python 为 25%，Chrome 为 25%。

为什么chrome 使用与python 一样多的CPU 资源？

是否有scikit-learn 模型拟合函数的多线程版本，因此使用多核可以像设置变量一样简单？喜欢...

grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1)

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 numpy scipy scikit-learn

【解决方案1】：

很少有 sklearn 模型可以自行并行运行。 GridSearchCV 与n_jobs=-1 或n_jobs=4 在非__main__ 交互式python 会话中（例如在脚本中）[1] 应该能够在windows 下进行多处理（只要底层个体fit 调用持续更多例如超过 1s）。

chrome 的东西可能是无关的：如果你不希望它使用任何 CPU，只需关闭 chrome。您可能有一个选项卡在后台执行一些 javascript 或有问题的 flash 应用程序。

[1]http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#windows

【讨论】：

实际上 n_jobs 在每次 fit 调用时启动单独的 python 实例。它会导致巨大的开销，因此它可以在 fit 花费超过 1 秒的时间时使用。
它应该在 Pool 中启动 n_jobs Python 进程并将 fit 调用调度到这些进程。实际上，这仍然会显着增加开销，并且仅在单个 fit 调用花费超过 1 秒时才有用。
我在 Windows 的任务管理器中看到的肯定不是 python 进程池。