使用joblib库spacy生成_Pickle.PicklingError：无法选择任务以将其发送给工作进程
我有一个很大的句子列表(大约700万个)，我想从其中提取名词。 我使用joblib库来并行化提取过程，如下所示： import spacy from tqdm import tqdm from joblib import Parallel, delayed nlp = spacy.load('en_core_web_sm') class nouns: def get_nou
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可以用Joblib倾倒多个对象吗？
我有这个代码。我可以使用joblib.ump将‘pca’和‘svm_clf’保存到一个文件吗？如果没有，还有其他方法吗？ from sklearn.svm import SVC from sklearn.externals import joblib from sklearn import decomposition from sklearn import svm X = [[1,3,4,
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Joblib.在Windows上挂起的Spyder中并行运行
我工作时在Windows Server 2013上运行的是Python3.5.1。我有一些令人尴尬的并行任务，它们似乎可以用基本相同的代码在Python2.7上运行，但我不知道如何让它在Python3.5.1上运行。 我使用的是蟒蛇2.4.1 代码如下...我已经把它减到了最低限度。 ->main.py apackage ->__init__.py ->amodule.py
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delay() 函数有什么作用(在 Python 中与 joblib 一起使用时)
我已经阅读了 文档，但我不明白这是什么意思: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: def joblib_loop():并行(n_jobs=8)(延迟(getHog)(i)对于所有图像中的 i) 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
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在 Python 中并行化四个嵌套循环
我有一个相当简单的嵌套 for 循环，它遍历四个数组: 对于 a_grid 中的 a:对于 b_grid 中的 b:对于 c_grid 中的 c:对于 d_grid 中的 d:do_some_stuff(a,b,c,d) # 执行计算并写入文件 也许这并不是在 4D 网格上执行计算的最有效方式.我知道 joblib 能够并行化两个嵌套的 for 循环，例如 this，但我无法将其推广到四个嵌套
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在 jupyter notebook 中使用 joblib 时不显示打印输出
所以我使用 joblib 来并行化一些代码，我注意到在 jupyter 笔记本中使用它时我无法打印东西. 我尝试在 ipython 中使用相同的示例，效果很好. 这是在 jupyter notebook cell 中编写的最小(非)工作示例 from joblib import Parallel，延迟Parallel(n_jobs=8)(delayed(print)(i) for i
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ModuleNotFoundError:没有名为“sklearn.utils._joblib"的模块
我在 Anaconda Jupyter 笔记本平台上使用 python 3.6.我的电脑使用 win 8.1 作为操作系统. 我试图使用以下几行从 sklearn 导入 PCA: 导入sklearn从sklearn导入分解从 sklearn.decomposition 导入 PCA 第三行返回模块错误:ModuleNotFoundError: No module named 'sklea
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如何从 Google Cloud Storage 存储桶加载保存在 joblib 文件中的模型
我想从 Google Cloud Storage 存储桶加载一个保存为 joblib 文件的模型.当它在本地路径时，我们可以如下加载它(考虑到model_file是系统中的完整路径): loaded_model = joblib.load(model_file) 我们如何使用 Google Cloud Storage 完成相同的任务? 解决方案 我认为这不可能，至少是直接的.我想过一种
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如何将带有 keras 回归器的 scikit-learn 管道保存到磁盘?
我有一个带有 kerasRegressor 的 scikit-learn 管道: 估计量 = [('标准化', StandardScaler()),('mlp'，KerasRegressor(build_fn=baseline_model，nb_epoch=5，batch_size=1000，verbose=1))]管道 = 管道(估算器) 在训练管道之后，我尝试使用 joblib 保存到磁盘
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与 joblib 并行训练 sklearn 模型会阻止该过程
正如这个答案中所建议的，我尝试使用joblib并行训练多个 scikit-learn 模型. 导入作业库导入 numpy从 sklearn 导入树，linear_model分类器参数 = {"决策树": (tree.DecisionTreeClassifier, {}),''“逻辑回归":(linear_model.LogisticRegression，{})}XTrain = numpy.ar
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如何通过joblib向/从S3存储桶写入/加载机器学习模型?
我有一个 ml 模型，我想将其保存在 S3 存储桶中. from lightgbm.sklearn import LGBMClassifier# 初始化模型mdl_lightgbm = LGBMClassifier(boosting_type='rf',objective='binary')# 拟合数据mdl_lightgbm.fit(X,Y)# 将模型保存到字典mdl_dict = {'mdl
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joblib 连接到 Dask 后端:tornado.iostream.StreamClosedError: Stream is closed
我正在我的 dask worker 上运行一个简单的程序.下面是程序. 将 numpy 导入为 np从 dask.distributed 导入客户端导入作业库从 sklearn.datasets 导入 load_digits从 sklearn.model_selection 导入 RandomizedSearchCV从 sklearn.svm 导入 SVC客户端 = 客户端('127.0.0.1
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如何在并行处理期间重用 selenium 驱动程序实例?
为了抓取 URL 池，我使用 joblib 并行处理 selenium.在这种情况下，我面临两个挑战: 挑战 1 是加快这一过程.目前，我的代码为每个 URL 打开和关闭一个驱动程序实例(理想情况下每个进程一个) 挑战 2 是摆脱 CPU 密集型 while 循环，我认为我需要在空结果上continue(我知道这很可能是错误的) 伪代码: URL_list = [URL1, URL
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使用 joblib 在 sklearn 中重用由 cross_val_score 拟合的模型
我在 python 中创建了以下函数: def cross_validate(算法，数据，标签，cv=4，n_jobs=-1):打印“交叉验证使用:"对于 alg，算法中的预测变量:打印算法打印# 计算所有交叉验证折叠的准确度分数.分数 = cross_val_score(算法，数据，标签，cv=cv，n_jobs=n_jobs)# 取分数的平均值(因为我们对每一折都有一个)打印乐谱print(
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多处理支持的并行循环不能嵌套在线程下
joblib 中出现此类问题的原因是什么?'多处理支持的并行循环不能嵌套在线程下，设置 n_jobs=1'我应该怎么做才能避免这种问题? 实际上我需要实现 XMLRPC 服务器，它在后台线程中运行大量计算并通过 UI 客户端轮询报告当前进度.它使用基于 joblib 的 scikit-learn. 附:我只是将线程的名称更改为“MainThread"以避免此类警告，并且一切看起来都很好
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如何存储 TfidfVectorizer 以备将来在 scikit-learn 中使用?
我有一个 TfidfVectorizer 可以对文章集合进行矢量化，然后进行特征选择. vectroizer = TfidfVectorizer()X_train = vectroizer.fit_transform(语料库)选择器 = SelectKBest(chi2, k = 5000)X_train_sel = selector.fit_transform(X_train, y_train
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Python joblib 性能
我需要运行一个令人尴尬的并行 for 循环.快速搜索后，我找到了python的包joblib.我做了一个简单的测试，如软件包网站上发布的那样.这是测试 from math import sqrt从 joblib 导入并行，延迟导入多处理%timeit [sqrt(i ** 2) for i in range(10)]结果:每个循环 3.89 µs ± 38.9 ns(7 次运行的平均值 ± 标准
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python中二维数组操作的高效并行化操作
我正在尝试使用 python 中的 joblib 库并行化二维数组上的操作.这是我的代码 from joblib import 并行，延迟导入多处理将 numpy 导入为 np# 下面的代码只是聚合了base_array，形成了一个新的二维数组base_array = np.ones((2**12, 2**12), dtype=np.uint8)def compute_average(i, j)
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在 Python 中优化数据处理的最佳方法
我在 Python 3.8 中有以下数据处理管道: 大约 1.3TB 的原始数据存储在 SSD 上，细分为大约 80 个不同的独立类别，进一步细分为单独的 300mb 压缩 csv.gz 3 个主要类，一个将原始数据清理为可读格式，第二个聚合所述数据并进行我需要的数学运算，第三个导入前 2 个，读取每个 csv，运行所有这些进程并保存结果，遍历 csvs.我有约束，因为它是时间序列数据，所
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线程 QueueManagerThread 中的异常 - scikit-learn
当我设置 n_jobs=-1 我得到错误，如果我设置 n_jobs 等于 big value (n_jobs=100)，但是如果设置较小的值(例如 n_jobs=32)，它工作正常.我试过重新安装 scikit-learn 和 joblib 包，但无济于事.此外，它 (n_jobs=-1) 之前工作正常，但突然出错. 来自 sklearn 导入数据集从 sklearn.model_selecti
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