我很难将一个名为"scanpy“的python包导入到木星笔记本中。按照@ecjb在这里的建议() (基本上是指定我在安装"joblib“时想要使用的python/pip安装),我尝试指定pip和python,并安装joblib,但似乎无法工作。
import numpy as np
import pandas as pd
!/software/miniconda3/4.10.3/bin/pip install joblib
import joblib
import scanpy as sc
Defaulting to user installation because nor
我正在我的数据上构建和拟合一个hdbscan模型,当我从文件内部运行脚本时,它工作得又好又快,但是当我导入文件并从‘外部’运行它时,它进入了一个奇怪的循环,我不知道它是如何开始的。我得到了以下错误:
ImportError: [joblib] Attempting to do parallel computing without protecting your import on a system that does not support forking. To use parallel-computing in a script, you must protect your main lo
我试图在mnist手写数字数据集上运行scikit学习随机森林算法。在算法的训练过程中,系统陷入了一个记忆错误。请告诉我该怎么做才能解决这个问题。
CPU统计:英特尔核心2二元组,内存为4GB
数据集的形状为60000,784。linux终端上的完全错误如下所示:
> File "./reducer.py", line 53, in <module>
> main() File "./reducer.py", line 38, in main
> clf = clf.fit(data,labels) #train
我使用joblib并行处理我的python3.5代码。
如果我这样做了:
from modules import f
from joblib import Parallel, delayed
if __name__ == '__main__':
Parallel( n_jobs = n_jobs,backend = "multiprocessing")(delayed(f)(i) for i in range( 10 ))
密码不起作用。相反:
from joblib import Parallel, delayed
def f( i ):
假设我们做了一些手术,比如:
groups = ['A','B','C']
idx = [n for n in range(1000)]
for group in groups:
for i in idx:
# Compute something
其中idx比groups大得多。
为了加快速度,我看了一下Python中的multiprocessing和joblib。但是,我们应该在外部循环上并行(将for group in groups逻辑拆分为并行),还是在内部循环上并行(将for i in idx逻辑拆分为并行)?
我需要运行一个令人尴尬的并行for循环。经过快速搜索,我找到了python的joblib包。我做了一个简单的测试,就像在包的网站上发布的一样。下面是测试结果
from math import sqrt
from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing
%timeit [sqrt(i ** 2) for i in range(10)]
result: 3.89 µs ± 38.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
num_cores = m
当我尝试从脚本或python -c 'import joblib'导入joblib时,会发生以下权限错误
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/joblib//joblib_multiprocessing_helpers.py:29: UserWarning: [Errno 13] Permission denied. joblib will operate in serial mode
warnings.warn('%s. joblib will operate in serial mode' % (e,
我想使用itertuples()来迭代数据帧,这是一种常见的方法:
for row in df.itertuples():
my_funtion(row) # do something with row
但是,现在我希望像这样并行地使用joblib执行循环(对我来说,这似乎非常简单):
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
processed_list = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(my_function(row) for row in df.itertuples()))
但是,我得到了以下错误:
&
在使用joblib.Parallel创建Python扩展时,我遇到了一个非常奇怪的问题。
以下代码按预期工作:
from joblib import Parallel, delayed
from math import sqrt
print(Parallel(n_jobs=4)(delayed(sqrt)(x) for x in range(4)))
以下代码永远挂起:
from joblib import Parallel, delayed
def mult(x):
return x*3
print(Parallel(n_jobs=4)(delayed(mult)(x) for
为了抓取一个URL池,我正在使用joblib并行处理selenium。在这方面,我面临两个挑战:
挑战1是加快这一进程。现在,我的代码为每个URL打开并关闭一个驱动程序实例(理想情况下,每个进程都是一个)
挑战2是摆脱CPU密集型的同时循环,我认为我需要continue对空的结果(我知道这很可能是错误的)。
伪码:
URL_list = [URL1, URL2, URL3, ..., URL100000] # List of URLs to be scraped
def scrape(URL):
while True:
我读过,但我不明白The delayed function is a simple trick to be able to create a tuple (function, args, kwargs) with a function-call syntax.是什么意思
我使用它来迭代我想要操作的列表(allImages)如下:
def joblib_loop():
Parallel(n_jobs=8)(delayed(getHog)(i) for i in allImages)
这将返回我的HOG特性,就像我想要的那样(并且使用我所有的8个核来获得速度增益),但是我不知道它到底在做什
我正在尝试掌握Python中的多处理。我从创建这段代码开始。它简单地计算整数i的cos(i),并测量使用多处理和不使用多处理时所用的时间。我没有观察到任何时差。下面是我的代码:
import multiprocessing
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
import time
def tester(num):
return np.cos(num)
if __name__ == '__main__':
startti
我的要求很奇怪。
我有SomeMethod(),它叫GetDataFor()。
public void SomeMethod()
{
for(int i = 0; i<100; i++) {
var data = GetDataFor(i);
}
}
public data GetDataFor(int i) {
//call a remote API
//to generate data for i
//store to database
return data;
}
对于每个i,的最终结果总是不同的。没有必要在调用Ge