我想并行运行一个函数，并等到所有并行节点都完成，使用joblib。就像在示例中一样:frommathimportsqrtfromjoblibimportParallel,delayedParallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i**2)foriinrange(10))但是，我希望像tqdm一样在单个进度条中看到执行，显示已完成的作业数。你会怎么做？ 最佳答案 只需将range(10)放入tqdm(...)!这对你来说可能看起来太好了，但它确实有效(在我的机器上):frommathimportsqrtfromj

在使用pipeline和GridSearchCV确定最佳参数后，我如何pickle/joblib这个过程以后再用？当它是一个单一的分类器时，我知道如何做到这一点......fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')但是在执行和完成gridsearch之后，如何使用最佳参数保存整个pipeline？我试过了:joblib.dump(grid,'output.pkl')-但这会转储每个gridsearch尝试(许多文件)joblib.dump(pipeline,'output.pkl')-但我不要认为它包

我已通读documentation，但我不明白是什么意思:延迟函数是一个简单的技巧，可以使用函数调用语法创建元组(函数、args、kwargs)。我正在使用它来遍历我想要操作的列表(allImages)，如下所示:defjoblib_loop():Parallel(n_jobs=8)(delayed(getHog)(i)foriinallImages)这会返回我想要的HOG功能(并使用我所有的8个内核来提高速度)，但我只是不确定它实际上在做什么。我的Python知识充其量还可以，但我很可能缺少一些基本知识。任何指向正确方向的指针将不胜感激 最佳答案

joblibparallelcompuctiontimeJoblib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16GBRAM的macOSX10.9中。我做错了什么吗？这是一个简单的演示代码：123456789101112131415fromjoblibimportParallel,delayeddeffunc():  foriinrange(200):    forjinrange(300):      yieldi,jdefevaluate(x):  i=x[0]  j=x[1]  p=i*j  returnp,i,jif__

joblibparallelcompuctiontimeJoblib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16GBRAM的macOSX10.9中。我做错了什么吗？这是一个简单的演示代码：123456789101112131415fromjoblibimportParallel,delayeddeffunc():  foriinrange(200):    forjinrange(300):      yieldi,jdefevaluate(x):  i=x[0]  j=x[1]  p=i*j  returnp,i,jif__