使用joblib.parallel_backend()函数来设置Dask作为joblib.parallel的后端是什么意思?
时间: 2023-11-25 15:05:31 浏览: 151
`joblib.parallel_backend()`函数是Joblib库中一个用来设置并行计算后端的函数。当将Dask作为参数传递给`joblib.parallel_backend()`函数时,它将设置Dask为Joblib的并行计算后端。这意味着在使用Joblib库中的并行计算函数时,例如`Parallel()`和`delayed()`,它们将使用Dask进行并行计算,而不是默认的本地多线程并行计算。
使用Dask作为并行计算后端可以让我们在分布式计算环境中使用Joblib库,从而更好地利用计算资源,并提高计算效率。
相关问题
joblib.parallel的backend参数中的’loky‘和’multiprocessing‘有什么区别?
'loky' 和 'multiprocessing' 都是 joblib.parallel 的 backend 参数,用于指定并行计算任务的处理器类型。其中,'loky' 是 joblib.parallel 自带的一个处理器,而 'multiprocessing' 是 Python 中的 multiprocessing 模块。
区别在于 'loky' 使用了更高效的机制来处理进程池中的任务,因此在性能方面,'loky' 要优于 'multiprocessing'。此外,'loky' 还支持更丰富的功能,比如超时设置、CPU 亲和力调度等等,因此更为灵活和易于使用。
需要注意的是,在某些情况下,'loky' 可能不适用于需要大量内存或 IO 操作的任务,因此在选择 backend 参数时需要根据具体任务需求进行选择。
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。
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