使用sklearn.externals.joblibParallel()在Python中实现并行模型训练

在Python中，使用sklearn.externals.joblib.Parallel()可以方便地实现并行模型训练。joblib是scikit-learn提供的一个用于并行计算的库，可以方便地处理多核CPU的并行计算任务，提高训练模型的效率。

下面是一个使用例子，假设我们要使用并行计算训练多个SVM模型，并将训练好的模型保存在一个字典中：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.svm import SVC

# 定义训练函数
def train_model(C):
    model = SVC(C=C)
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

# 定义参数列表
params = [0.1, 1.0, 10.0]

# 使用并行计算训练模型
models = joblib.Parallel(n_jobs=-1)(joblib.delayed(train_model)(C) for C in params)

# 保存训练好的模型到字典中
model_dict = dict(zip(params, models))

# 保存模型字典到文件
joblib.dump(model_dict, 'models.pkl')

在上述代码中，我们首先导入了必要的包，包括joblib和SVC。然后定义了一个训练函数train_model，该函数接受一个参数C，并使用该参数训练一个SVC模型。接下来，我们定义了一个列表params，包含了我们要使用的参数列表。然后使用Parallel()函数进行并行计算，其中n_jobs=-1表示使用所有可用的CPU核心。在Parallel()函数的参数中，使用了joblib.delayed()函数对训练函数进行了封装，以便并行地执行多个训练任务。最后，将训练好的模型保存在一个字典model_dict中，并使用joblib.dump()函数将该字典保存到名为'models.pkl'的文件中。

需要注意的是，使用joblib.Parallel()可以在类似计算密集型、耗时大的任务中提高训练效率，但并不适用于所有训练任务。具体是否适合使用并行计算取决于训练任务的特点和硬件环境。另外，需要保证训练函数train_model是线程安全的，以避免并发训练过程中出现问题。

综上所述，使用sklearn.externals.joblib.Parallel()可以方便地实现并行模型训练，提高训练效率。需要根据具体情况选择适合的参数和并行计算方式，以获得 的训练结果。