使用sklearn.externals.joblibParallel()在Python中进行并行计算的技巧

在Python中进行并行计算可以提高计算效率和速度，特别是在处理大规模数据集或执行复杂的计算任务时。sklearn.externals.joblib.Parallel类是Scikit-learn提供的一个工具，用于实现并行化的计算任务。它可以将一个函数应用于不同的输入集，然后将结果组合在一起。

下面是一个使用sklearn.externals.joblib.Parallel()进行并行计算的示例代码：

from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
import numpy as np

# 定义一个需要并行计算的函数
def square(x):
    return x**2

# 创建输入集
inputs = np.arange(10)

# 使用Parallel类进行并行计算
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(square)(i) for i in inputs)

# 输出结果
print(results)

在上述示例中，我们首先导入了需要使用的依赖项：Parallel和delayed函数。然后，我们定义了一个需要并行计算的函数square()，该函数接受一个参数并返回该参数的平方。接下来，我们创建了一个输入集inputs，其中包含要应用于函数的值。在Parallel类中，我们将n_jobs参数设置为-1，表示使用所有可用的CPU核心进行并行计算。最后，我们使用Parallel()函数将函数应用于输入集，并使用delayed()函数指定要传递给函数的参数。结果将存储在results变量中，并打印输出。

sklearn.externals.joblib.Parallel类还有其他一些参数和用法。以下是一些常用的技巧：

1. n_jobs参数：可以设置为整数值来指定要使用的CPU核心数。通常，将其设置为-1表示使用所有可用的核心。

2. backend参数：设置并行计算的后端。可以选择使用"loky"（默认），"multiprocessing"或"threading"。

3. batch_size参数：设置一个批量的大小，用于在每个并行任务中处理一批输入。较大的批量大小通常可以提高计算的效率。

4. verbose参数：打开/关闭在并行计算过程中显示详细信息的功能。将其设置为大于0的整数值将显示详细信息。

sklearn.externals.joblib.Parallel类的使用还取决于具体的计算任务和要处理的数据集的大小。在处理大规模数据集时，为了避免内存问题，可以考虑将数据划分为更小的块，并在每个并行任务中处理一个块。

总之，使用sklearn.externals.joblib.Parallel()进行并行计算可以提高计算效率和速度，并加速复杂的计算任务。使用这个类时，需要注意适当配置参数以获得 的性能表现。