在我面临的平行化问题上寻求你的帮助或专家意见。
我经常在一个相当大的数据集上运行一个Xgboost分类器模型(dim(train_data) = 357,401 x 281,dims后配方prep()是147,304 x 1159 )用于多类预测。在基本R中,使用registerDoParallel(使用我的服务器的所有24个核心),该模型运行时间略高于4小时。我现在正试图在Tidymodels环境中运行它,但是,我还没有找到一个健壮的并行化选项来调整网格。
我在tidymodel中尝试了以下并行化选项。它们似乎都适用于较小的子样本(例如20%的数据),但是当我运行整个数据集时,选项1-4失败
嗨,我已经在网上找过了,但是我似乎找不到答案,我是否需要做些什么来让matlab使用所有的内核?据我所知,多线程是从2007年开始支持的。在我的机器上,matlab只使用了一个内核@100%,其余的在~2%挂起。我使用的是64位Linux (Mint 12)。在我的另一台只有2个核心的32位计算机上,Matlab似乎100%地利用了两个核心。不是所有的时间,但在足够数量的情况下。在64位、4核的PC上,这种情况永远不会发生。
为了让Matlab尽可能地使用所有的内核,我必须在64位中做一些事情吗?我必须在安装后执行一些自定义链接,因为Matlab找不到这些库(例如:libc.so.6)因为它没
我正试图在木星笔记本上做平行的工作。希望有人能告诉我该做什么或者该学什么。
在我的木星笔记本中,我会从1到10循环一个参数,这会传递给另一个py脚本。我想要的是让我的电脑用一个任务来完成每个参数。我相信,有了这一点,我会加快效率。
这是我的木星笔记本里的东西:
import os
from time import time
start_1 = time()
# parameters
file = 'Tool_1.py' # the single py script which I would run in a single loop
file_1 = 'my_data.
我正在学习用于数值计算的python多处理,这里是我实现的示例代码,我猜问题应该是对map参数的错误使用。 def pow(a):
c = np.zeros(a.size)
for i in range(a.size):
c[i] = a[i] ** a[i]
return c
if __name__=='__main__':
n = int(1e6)
data = np.random.sample(n)
pool = mp.Pool(processes=8)
results = po
我用Python编写了这段代码,用于使用Shu Radcliffe方法进行四杆机构的运动学综合。正如你所看到的,有几个for循环,很快就会变成3 o 4。现在在一个有16个CPU (32个线程)的工作站上完成代码的执行大约需要40分钟,而且当Python运行时,CPU的使用率非常低。
我正在使用numpy和数学。
我想知道在Python中是否有一种方法可以使用多个GPU和/或GPU (CUDA)来运行for循环。
for th_12 in th_12_range:
for th_13 in th_13_range:
r_2=x_2-x_1*cos(th_12)+y_
我正在尝试并行化DES,但几乎没有得到任何加速。并行处理s-box部件并不能加快速度,而是在多项式时间内运行。以下是DES的s-box部分:
int row[8],col[8],val[8];
//s box parallelism
#pragma omp parallel for num_threads(8) schedule(static)
for (int i = 0; i < 8; i++) {
//the value of '0' is 48, '1' is 49 and so on. bu
我正试图在我的图像集上使用一个预先训练过的模板,方法是在下面的教程中使用:
只有当我运行代码和控制台锁定时,我总是得到这个“错误”:
[W ParallelNative.cpp:206] Warning: Cannot set number of intraop threads after parallel work has started or after set_num_threads call when using native parallel backend (function set_num_threads)
谢谢你的帮助,
我在两台运行Matlab的计算机(Macbook Pro i5和Macbook Pro i7)上安装了Matlab并行计算工具箱。对于一个论文项目,我们必须进行模拟拍摄,为此我需要大量的计算机能力。我知道parfor的matlabpool选项可以使用我本地计算机上的两个内核。有没有办法通过以太网线或集线器直接连接两台macbooks,并配置一个小型本地网络,这样我就可以同时使用四个内核?如何设置?