Tag: 平行处理

Sklearn并行处理在Docker容器中不起作用

我正在sklearn中构build和训练一些RandomForestClassifier模型。 我最近发现有关n_jobsvariables用于训练和预测的并行处理。 但是，这似乎有我正在寻找相反的效果。 当n_jobs未分配时（默认为1），训练/预测将完全使用1个核心。 运行“顶部”时，可以看到100％的CPU使用率。 但是，当我将它撞到4或-1（内核数量是4）时，CPU使用率降低到25％。 有没有其他人遇到过这个和/或知道解决scheme？