joblib

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Wie speichere ich eine scikit-learn Pipline mit Keras Regressor auf der Festplatte?

Ich habe eine Scikit-Learn pipline mit kerasRegressor drin: estimators = [ ('standardize', StandardScaler()), ('mlp', KerasRegressor(build_fn=baseline_model, nb_epoch=5, batch_size=1000, ver

python machine-learning scikit-learn keras joblib 2016-06-23

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Wie diese peinliche parallel Schleife mit Python parallelisieren

Ich habe eine peinliche parallelen Schleife: # Definitions def exhaustiveExplorationsWithSimilarityAll(inputFolder, outputFolder, similarityMeasure): phasesSpeedupDictFolder=parsePhasesSpeedupD

python parallel-processing joblib 2016-07-04

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Cache dynamisch generierte Funktionen

Ich habe die Wahrscheinlichkeit Dichte Funktionen func1 und func2 (einschließlich der support von jedem) von zwei Zufallsvariablen. Jetzt muss ich die Wahrscheinlichkeitsdichte in Abhängigkeit von der

python python-3.x numpy caching joblib 2016-05-17

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Fehler mit persisted sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

Ich behielt einen TfidfVectorizer mit dem Modul Joblib. Das Objekt, das ich durch die Methode fit_transform durchlaufen habe, war eine Liste von Strings. Die resultierende Matrix hatte eine Dimension

python scikit-learn joblib 2016-05-26

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Kombinieren Tornado gen.coroutine und Joblib mem.cache Dekorateure

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Funktion, die eine schwere Rechenaufgabe behandelt, die wir asynchron in einem Tornado-Anwendungskontext ausführen möchten. Außerdem möchten wir die Funktion faul

asynchronous tornado coroutine joblib 2016-04-17

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laden np.memmap ohne Wissen Form

Ist es möglich, eine numpy.memmap ohne Kenntnis der Form zu laden und immer noch die Form der Daten zu erholen? data = np.arange(12, dtype='float32') data.resize((3,4)) fp = np.memmap(filename, dtyp

python numpy memory-mapped-files joblib 2016-04-20

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Unterschied zwischen dem Speichern eines Klassifikators mit Gurke und joblib.dump?

Beim Speichern des mit sklearn trainierten Klassifikators habe ich die Wahl zwischen pickle (oder cPickle) und joblib.dump(). Gibt es irgendwelche Vorteile abgesehen von der Leistung zur Verwendung vo

python machine-learning scikit-learn joblib 2016-04-22

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Wie können wir tqdm in einer parallelen Ausführung mit Joblib verwenden?

Ich möchte eine Funktion parallel ausführen und warten, bis alle parallelen Knoten fertig sind, mit joblib. Wie im Beispiel: from math import sqrt from joblib import Parallel, delayed Parallel(n_job

python parallel-processing joblib tqdm 2016-06-14

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Warum funktioniert `joblib.delayed` nicht als Dekorateur?

Das Paket joblib hat eine Funktion , die die an die Funktion übergebenen Argumente erfasst. from joblib import delayed def f(n): return n**2 delayed(f)(2) # (<function f at 0x7f939eb3fe60>,

python python-2.7 decorator python-decorators joblib 2016-08-09

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Parallelisierung mit Joblib - Clarity

Ich habe die letzten paar Stunden gesucht, und ich kann mich nicht richtig damit beschäftigen - ich bin neu in der Welt der Parallelverarbeitung. Meine Aufgabe: Ich möchte einen bestimmten Wert (oder

python-2.7 parallel-processing joblib 2016-05-08

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