n_jobs=None
时间: 2024-07-15 11:01:33 浏览: 95
n_jobs=None 是一个参数常见于一些 Python 中的并行处理库,如 Scikit-learn(机器学习库)中的 GridSearchCV、RandomizedSearchCV 等模型搜索工具,以及 joblib 库的 parallel 过程中。`n_jobs` 参数用于控制并行任务的数量或是否使用多核CPU。
当 `n_jobs=None` 时,它的含义取决于具体上下文:
- 如果在本地单台计算机上运行,且系统支持多线程或多进程,`n_jobs=None` 通常意味着自动检测可用的核心数(包括处理器核心和可能的 GPU 内核),并将任务分配到这些核心上执行,从而加速计算过程。
- 如果在分布式环境或者像 Dask 这样的并行计算框架中,`n_jobs=None` 可能表示所有可用的 worker 或节点都会被用来执行任务。
- 对于某些不支持并行化的操作,如 Scikit-learn 的某些简单方法,设置为 `n_jobs=None` 就相当于单线程执行,不会启用并行。
然而,在开始并行计算之前,最好确认当前系统的资源限制,因为过多的并行可能会消耗大量内存,并可能导致性能下降或不稳定。如果想要禁用并行,可以直接设置 `n_jobs=1`。
相关问题
kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=None) # n_jobs是并行数,一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
非常抱歉,我又犯了同样的错误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库,将`KMeans`类的`n_jobs`参数设置为-1,以使用所有可用的CPU核心:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1)
```
这个参数可以控制`fit`方法中的并行计算任务数量,但并不保证一定会使用所有CPU核心。`joblib`库可以根据可用的CPU核心数量自动调整计算任务的数量,以提高计算效率。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True, intercept_scaling=1, max_iter=100,multi_class='multinomial' , n_jobs=None,penalty='12, random_state=None,solver='lbfgs ',tol=e.ee01,verbose=0,warm_start=False)
这是 `LogisticRegression` 类的构造函数的参数列表。以下是每个参数的解释:
- `C`:正则化强度的倒数。较小的值表示更强的正则化,默认值为1.0。
- `class_weight`:控制每个类别的权重。可以是字典、字符串 `balanced`(自动平衡权重)或者 `None`(所有类别权重相等)。默认为 `None`。
- `dual`:对偶或原始优化问题。当样本数大于特征数时,通常设置为 `False`。默认为 `False`。
- `fit_intercept`:是否计算截距项。如果设置为 `False`,则模型不会计算截距项。默认为 `True`。
- `intercept_scaling`:截距项的缩放因子。仅在 `fit_intercept=True` 时才生效。默认为1。
- `max_iter`:最大迭代次数。默认为100。
- `multi_class`:多分类问题的策略。可以是字符串 `ovr`(一对多)或 `multinomial`(多项式逻辑回归)。默认为 `multinomial`。
- `n_jobs`:并行运行的作业数。默认为 `None`,表示使用一个作业。
- `penalty`:正则化类型。可以是字符串 `l1`、`l2`、`elasticnet` 或 `none`。默认为 `l2`。
- `random_state`:随机数生成器的种子,用于重复可重复性实验。默认为 `None`。
- `solver`:优化算法。可以是字符串 `newton-cg`、`lbfgs`、`liblinear`、`sag` 或 `saga`。默认为 `lbfgs`。
- `tol`:收敛容忍度。默认为 `1e-4`。
- `verbose`:详细程度。默认为0,不输出信息。
- `warm_start`:是否使用前一次拟合的解作为初始值。默认为 `False`。
你可以根据自己的需求在创建 `LogisticRegression` 模型对象时调整这些参数。请注意,每个参数都有默认值,因此你可以只提供你想要更改的参数。