Я хочу использовать многопроцессорность Python для запуска поиска по сетке для прогностической модели. Когда я смотрю на использование ядра, кажется, что всегда используется только одно ядро. Любая идея, что я делаю неправильно?
import multiprocessing
from sklearn import svm
import itertools
#first read some data
#X will be my feature Numpy 2D array
#y will be my 1D Numpy array of labels
#define the grid
C = [0.1, 1]
gamma = [0.0]
params = [C, gamma]
grid = list(itertools.product(*params))
GRID_hx = []
def worker(par, grid_list):
#define a sklearn model
clf = svm.SVC(C=g[0], gamma=g[1],probability=True,random_state=SEED)
#run a cross validation function: returns error
ll = my_cross_validation_function(X, y, model=clf, n=1, test_size=0.2)
print(par, ll)
grid_list.append((par, ll))
if __name__ == '__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
GRID_hx = manager.list()
jobs = []
for g in grid:
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(g,GRID_hx))
jobs.append(p)
p.start()
p.join()
print("\n-------------------")
print("SORTED LIST")
print("-------------------")
L = sorted(GRID_hx, key=itemgetter(1))
for l in L[:5]:
print l
