采纳答案成功!
向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人
如图,为什么我的n_jobs越大,运算速度越慢呢? i7的cpu。
非常神奇,不确定在你的硬件环境里为什么会出现这种情况。请尝试升级你的sklearn。如果还有这个问题,需要给sklearn报bug或者询问sklearn官方了。
sklearn是开源项目,也可以直接给他们的github提issue。
传送门:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
会不会是因为变量名称相同的原因?我照着视频的代码敲,结果使用n_jobs=-1,使用的时间也是1.3s,比不用更慢,但是我更改了变量名尝试了一下,就变回正常了。是不是它要覆盖原来的变量,才导致时间变慢了?(我在下面回复贴图)。。按理来说,这只是一个简单的赋值,不应该会出现这个问题吧[捂脸]
我在Ubuntu 环境也遇到这个问题
不设定:Wall time: 346 ms,
n_jobs=-1:Wall time: 1.19 s,
运行的时间越长
根据楼下改了变量名就变成:Wall time: 214 ms
会不会变量名导致的?
我也遇到了这个问题
登录后可查看更多问答,登录/注册
Python3+sklearn,兼顾原理、算法底层实现和框架使用。
3.2k 19
4.2k 17
3.7k 15
2.0k 15
1.9k 14
购课补贴联系客服咨询优惠详情
慕课网APP您的移动学习伙伴
扫描二维码关注慕课网微信公众号