如何解决具有n_jobs = -1内核的GridSearchCV重新启动
我正在使用以下设置的Azure计算机中运行Jupyter Notebook：
- 操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS
- 内存：64Gb
- 核心数：16
- Anaconda环境
- 体系结构：x86_64
- CPU操作模式：32位，64位
- 字节顺序：小尾数
- CPU：16
- 在线CPU列表：0-15
- 每个核心的线程数：2
- 每个插槽的核心：8
- 插槽：1
- NUMA个节点：2
- 供应商ID：AuthenticAMD
- CPU系列：23
- 型号：49
- 型号名称：AMD EPYC 7452 32核处理器
- 步进：0
- CPU MHz：2345.605
- BogoMIPS：4691.21
- 管理程序供应商：Microsoft
- 虚拟化类型：完整
- 一级缓存：32K
- L1i缓存：32K
- 二级缓存：512K
- L3高速缓存：16384K
- NUMA node0个CPU：0-7
- NUMA node1 CPU：8-15
我正在尝试像这样启动GridSearchCV：
# DecissionTreeClassifier
arbol = DTC()
grid_arbol = {"max_depth":list(range(5,15)),"class_weight":["balanced"]}
gs_arbol = GridSearchCV(arbol,grid_arbol,cv=2,scoring=scoring,verbose=4,n_jobs=-1) # -1 should use all cores (16)
grid_search.fit(X_training,y_training)
启动此代码后，内核将重新启动。我必须更改n_jobs = 8（内核总数的一半）才能正确启动此GridSearchCV。
问题是我想使用所有CPU内核（以及所有运行内存），但是我找不到从Ubuntu使用它们的线索。
是否可以通过所有n_jobs启动OS / Jupyter / Python / Anaconda选项？
预先感谢
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。