joblib

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내가 gridFS에 sklearn 모델을 덤프 할 수 GridFS

에서 직렬화 된 모델을 JOBLIB로드 할 수 없습니다. 하지만 GridFS에서 직접 읽을 수 없습니다 : from bson.objectid import ObjectId new_file = fs.get(ObjectId("59df36ebe46a520014e0771d")) vectorizer2 = joblib.load(new_file) 이 완료 결코 영

python scikit-learn pymongo gridfs joblib 2017-10-13

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Python : Joblib의 병렬 처리로 인해 코드 실행 속도가 느려짐

for 루프를 빠르게 실행하기 위해 병렬 처리를 통합하려고합니다. 그러나 코드가 느리게 실행되는 것으로 나타났습니다. 아래 예제에서 임의의 정수 목록에 간단한 함수를 사용하여 joblib을 사용하고 있습니다. 이없고이없는 병렬 처리는 보다 빠르게 실행되며입니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 통찰력이 있으십니까? def f(x): return x**x

python list loops parallel-processing joblib 2017-10-13

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병렬 처리 중에 셀렌 드라이버 인스턴스를 재사용하는 방법은 무엇입니까?

URL 풀을 다듬 으려면 jobelib을 사용하여 셀렌을 평행 처리합니다. 이러한 맥락에서 나는 두 가지 도전에 직면하고 있습니다. 도전 과제는이 과정을 가속화하는 것입니다. 그 순간, 내 코드는 모든 URL에 대한 드라이버 인스턴스를 열고 닫습니다 (이상적으로 모든 프로세스에 하나가 될 것입니다). 챌린지 2는 빈 결과에 continue이 필요하다고 생각

python selenium screen-scraping joblib 2017-12-12

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joblib를 사용하여 사용자 정의 토큰 화 함수로 CountVectorizer를 직렬화하는 방법

사용자 정의 토큰 화 메소드가있는 CountVectorizer를 사용합니다. 나는 그것을 직렬화 할 때, 다음 문자열을 비 일렬 화, 나는 다음과 같은 오류 메시지가 얻을 : AttributeError: module '__main__' has no attribute 'tokenize' 가 어떻게이 tokenize 방법을 "직렬화"할 수 있습니까? (그것

python scikit-learn joblib 2017-10-30

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joblib 속도 저하 조사

joblib을 사용하여 임의의 사용자 지정 포리스트 구현 트레인을 병렬로 만들려고합니다. 작업이 당황스럽고 평행하므로 속도 향상이 joblib에 너무 어려워서는 안된다고 가정했습니다. 배치 및 증분 경우 두 개 이상의 작업을 사용하는 경우 class RandomForest(object): def __init__(self, settings, data

python scikit-learn multiprocessing joblib 2017-12-20

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이 joblib이란 무엇입니까? 너무 많은 괄호

Scikit-learn은 Parallel(n_jobs=n_jobs)(delayed(function)(param_to_function) for param_to_function in iterable)과 같은 호출로 병렬 처리하기 위해 종종 joblib을 사용합니다. This helpful question and answer이 이중 괄호 비즈니스는 첫 번째 집합

python parallel-processing scikit-learn joblib 2017-12-21

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joblib를 사용하여 Selenium 스크래핑 작업을 병렬 처리하려면 어떻게해야합니까? (비 작동 예제)

나는 Indian 2011 Census에서 데이터를 추출해야하는 작업이 있습니다. Selenium을 사용하고 작업 스크립트 (아래에 나와 있습니다)를 가지고 있지만 작업을 병렬화하기 위해 joblib 라이브러리와 Parallel을 사용하려고합니다. 이 스크립트를 실행할 때 오류 메시지가 나타나지 않고 내 프로세서 (Windows 10)에서 프로세서가 활성화

python selenium joblib 2017-12-30

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joblib에서 전역 변수를 초기화하기 전에 tensorflow가 멈 춥니 다

나는 다중 레이어 CNN을 CPU에 넣었습니다. tensorflow. Parallel 및 delayed 기능을 joblib에 사용하면 동일한 데이터 집합에 대해 교육을받은 CNN의 여러 인스턴스를 확인할 수 있습니다. 내가 이것을 실행하려고 할 때 joblib 노동자가 tf.Session()를 시작한 후, 그러나 어떤 tensorflow 변수가 초기화되기

tensorflow joblib 2017-11-16

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데이터를 arangodb로 전송하려고 할 때 데이터가 섞이게됩니다.

ca를 전송하려고합니다. 10GB의 json 데이터 (제 경우에는 트윗)를 arangodb의 콜렉션에 저장합니다. 나는 또한 그것을 위해 JOBLIB 사용하려고 해요 : from ArangoConn import ArangoConn import Userdata as U import encodings from joblib import Parallel,d

python multithreading arangodb joblib pyarango 2017-11-16

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새 데이터로드 및 예측 sklearn

Logistic 모델을 교육하고 교차 유효성 검사를 통해 joblib 모듈을 사용하여 파일에 저장했습니다. 이제이 모델을로드하고 새로운 데이터를 예측하려고합니다. 올바른 방법입니까? 특히 표준화. 내 새로운 데이터에도 scaler.fit()을 사용해야합니까? 필자가 따랐던 튜토리얼에서 scaler.fit은 트레이닝 세트에서만 사용되었으므로 여기서 약간 잃어

python machine-learning scikit-learn logistic-regression joblib 2017-11-21

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