joblib

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    類型錯誤：可以爲非生成方法不是泡菜發電機對象

    我的錯誤是類似於很多貼的問題，但沒有真正解決我的問題。 所以，我試圖使用joblib的並行&延遲進行並行處理，而我想使用它的函數在酸洗時會產生錯誤。我面臨着以下錯誤： TypeError: can't pickle generator objects 現在，功能界定及如下： def checkProcess(self, param_set, x_train, y_train, x_test,
    python-3.x methods generator pickle joblib 2016-11-09

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    如何在django視圖中實現更快的tfidfvectorizer加載時間？

    我有一個合適的TfidfVectorizer約120,000功能，我使用joblib.dump保存到文件。我後來從django視圖中使用joblib.load加載該模型，但速度太慢（需要大約2秒）。提高加載速度的最佳方法是什麼？我應該使用django的緩存框架緩存模型嗎？我應該在使用joblib.dump序列化時壓縮模型嗎？有沒有辦法將模型加載到內存中，並保存在內存中，而不是每次調用視圖時重新加載
    django scikit-learn django-cache joblib 2017-01-09

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    無法在樹莓派上加載.pkl

    我在ubuntu 14.04上生成了.pkl。 ubuntu可以加載.pkl文件，但是當傳輸到raspberrypi時會在加載時提交錯誤。下面列出的是錯誤： 我使用sklearn.externals導入joblib。我使用joblib.dump來存儲.pkl和joblib.load來加載文件。任何解決方案我試着升級和更新軟件
    python scikit-learn joblib 2016-11-20

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    Bokeh和Joblib不會一起玩

    我有一個使用包含joblib的@memory.cache裝飾器的函數調用數據的Bokeh腳本。當我將腳本作爲python腳本運行時，get_data函數很快（緩存）。當我使用bokeh server --show code.py調用它時，它看起來像緩存丟失並且函數被重新評估，這使得數據檢索變得緩慢。如何使Bokeh與Joblib很好地協同工作？
    bokeh joblib 2017-01-10

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    加載pkl（使用joblib或pickle）生成keyerror 120

    我想使用joblib加載一個pkl文件（在Windows機器上）。 所以我的代碼是 from sklearn.externals import joblib output = joblib.load("file.pkl") 我得到這個錯誤： File "cleaning.py", line 97, in <module> output = joblib.load('file.pkl')
    python-3.x pickle joblib 2017-01-23

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    Python中，並行與JOBLIB：延遲與多個參數

    我使用類似於下面通過兩個矩陣 from joblib import Parallel, delayed import numpy def processInput(i,j): for k in range(len(i)): i[k] = 1 for t in range(len(b)): j[t] = 0 return i,j a = num
    python parallel-processing delay joblib 2016-10-21

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    並行化內循環燒瓶應用程序錯誤（TypeError：不能pickle功能對象）

    我有一個燒瓶應用程序，我需要並行化一個for循環裏面。到目前爲止，我一直在使用https://blog.dominodatalab.com/simple-parallelization/中描述的方法。但是當我在燒瓶應用程序中使用此方法時，它失敗了。下面是一個示例代碼片段。 我通過運行下面的文件啓動應用程序。 #!flask/bin/python from app import app app.
    python flask multiprocessing joblib 2016-12-12

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    與Python Joblib的雙重並行循環

    美好的一天 我想加快涉及許多獨立集成的計算。爲此，我使用pythons Joblib和多處理。到目前爲止，我已經成功地將我的計算的內部循環並行化了，但我想對外部循環做同樣的事情。由於並行編程伴隨着我的思維混亂，我想知道是否有人可以幫助我。到目前爲止，我有： from joblib import Parallel, delayed import multiprocessing N = 10 #
    python parallel-processing joblib 2016-12-14

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    Algorithmia模型持久與Sklearn

    我是很新，但Algorithmia我用scikit學習了一下，我知道如何堅持我的機器學習模型，我已經與JOBLIB受訓後： from sklearn.externals joblib model = RandomForestRegressor() # Train the model, etc joblib.dump(model, "prediction/model/model.pkl")
    python machine-learning scikit-learn joblib 2016-12-15

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    在matplotlib中，我可以使用多個CPU來加速繪製許多子圖和數據點嗎？

    我正在創建一個帶有大約一百個子圖/軸的圖，每個子圖都有幾千個數據點。目前，我正在遍歷每個子區域，並使用plt.scatter來放置點。但是，這很慢。是否可以使用多個CPU來加速繪圖，通過將每個子圖劃分爲一個核心還是繪製單個子圖中的數據點？ 到目前爲止，我曾嘗試使用joblib爲子圖創建使用並行處理，但不是在同一圖中創建新的子圖，而是爲每個子圖生成一個新圖。我已經嘗試過後端PDF,Qt5Agg和Ag
    python matplotlib multiprocessing python-multiprocessing joblib 2017-01-02
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