results = Parallel(n_jobs=self.n_jobs, verbose=self.verbose)( delayed(self._cache(fastica, func_memory_level=2)) (components.astype(np.float64), whiten=True, fun='cube', random_state=seed) for seed in seeds) 这段代码完成了一个什么工作

这段代码使用了Python的并行计算库`joblib`中的`Parallel`函数，对某个函数`fastica`在多个随机数种子的情况下进行并行计算，并将每个种子的计算结果缓存起来。具体地，代码中`n_jobs`参数指定了并行计算的进程数，`verbose`参数指定了是否显示计算过程中的详细信息。

每个并行计算的任务都调用了`self._cache`方法，该方法对`fastica`函数进行了包装，并缓存了在同一个种子下输入相同的参数时的计算结果。其中，`components`是`fastica`函数的一个输入参数，表示需要进行独立成分分析的数据矩阵，`whiten=True`表示对数据进行白化处理，`fun='cube'`表示使用的损失函数为立方函数，`random_state=seed`表示设置随机数种子为`seed`。`seeds`是一个包含多个随机数种子的列表，代码会对每个种子进行一次并行计算。

最终的计算结果是一个包含多个元素的列表`results`，其中每个元素都是并行计算得到的一个结果。这段代码的具体作用需要结合上下文进行分析。

相关问题

给我介绍一下joblib.parallel的n_jobs的注意事项

好的，关于joblib.parallel的n_jobs参数，需要注意以下几点：

1.默认为1，表示使用单个进程进行计算。

2.可以设置为-1，表示使用所有可用的CPU进行并行计算。

3.建议根据计算机性能和任务需求调整n_jobs的值，避免资源浪费和效率低下。

4.若使用并行计算，需注意代码的线程安全性和数据间的依赖关系，避免数据竞争和结果不准确的情况发生。

以上是关于joblib.parallel的n_jobs的注意事项，希望能对您有所帮助。

joblib.parallel当n_jobs大于2时，会发生什么？

当 n_jobs 大于 2 时，joblib.parallel 会使用多线程或者多进程去并行处理任务。具体来说，joblib 会把要处理的多个任务分成多个子任务，并为每个子任务分配一个线程或者进程去处理。当 n_jobs 增加时，分配给每个线程或进程的子任务数量也会增加，从而可以加速处理速度。不过，当 n_jobs 太大时，系统的 CPU 和内存资源会被子任务占用，可能会导致系统变得不稳定或者变慢。因此，在选择 n_jobs 的值时，需要权衡处理速度和系统稳定性之间的平衡。