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python – ipyparallel Hub连接超时与scikit中的并行CV学习
我正在尝试使用ipyparallel训练多个RandomForest分类器.我的设计是嵌套CV循环外部CV用于删除方差,内部GridSearchCV内置(n_jobs = -1)以找到RandomForest的最佳估计器(#forest,林中的#trees)并训练每个组合(拟合函数)与ipyparallel与sge(训练森林是最内在的一步). 如果我使用n_jobs是否值得使用IPython与scipy的eig并行?
我正在编写一个必须计算大量特征值问题的代码(典型的矩阵维数是几百个).我想知道是否可以通过使用IPython.parallel模块加快进程.作为一名前MATLAB用户和Python新手,我正在寻找类似于MATLAB的parfor … 在一些在线教程之后,我写了一个简单的代码来检查它是否加速了计算,我发现它没使用scipy.optimize最小化函数与ipython并行
我发现了一些关于类似问题的问题(例如,这个one),并且在处理iPython.Parallel时,解决闭包的问题似乎都存在,但我无法解决这个问题.所以我的问题如下: 我想使用ipcluster在b的多个值中求零函数f(a,b). f本身是一个复杂的功能.让我们用一个愚蠢的例子 import scipy.optimize def f(a,IPython-IPyparallel导入错误
我已将所有代码复制到我所有引擎计算机上的工作目录中.我的代码是: my_test.py my_startegy.py main.py 因此,main.py将在Client Machine上运行,main.py中的代码为: from ipyparallel import Client import my_test import my_strategy as strategy class Beck_Test_Parallel(o