回答編集履歴
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[Python - concurrent.futures を使った並列化の方法について](https://pystyle.info/python-concurrent-futures/)
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## 追記
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ProcessPoolExecutor を使う場合、並列実行させる関数を関数内に定義するのはダメみたいです。外側に定義しましょう。
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NG
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```python
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def GraForestCl_predict_data(self):
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def func():
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...
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```
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OK
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```
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def GraForestCl_predict_data(self):
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def func(self):
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```python
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import concurrent.futures
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from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
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from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
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class PredictData:
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def __init__(self, X_train_trans, X_test_trans, y_train, y_test):
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self.X_train_trans = X_train_trans
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self.X_test_trans = X_test_trans
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self.y_train = y_train
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self.y_test = y_test
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def forcount(self):
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# この中身は適宜編集してください。以下はテスト用のコードです。
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clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1).fit(
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X_train, y_train
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)
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score = clf.score(X_test, y_test)
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return score
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def GraForestCl_predict_data(self):
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num_tasks = 2 # タスクの合計数
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num_workers = 8 # 並列実行数
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with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(num_workers) as executor:
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# タスクをプロセスプールに追加する。
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futures = [executor.submit(self.forcount) for i in range(num_tasks)]
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# 実行の完了を待機し、結果を取得する。
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results = [x.result() for x in futures]
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print(results)
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# データセットを作成する。
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X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
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X_train, X_test = X[:2000], X[2000:]
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y_train, y_test = y[:2000], y[2000:]
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prd = PredictData(X_train, X_test, y_train, y_test)
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prd.GraForestCl_predict_data()
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d
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`executor.submit(forcount,i)` は実行する関数を追加したあと、ただちに終了するので、すべての実行の完了を待機するのは、`concurrent.futures.as_completed(futures)` の部分になります。
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-
そのため、「本来なら「開始」と「途中」の間に「start」が２個表示されるはず」とはなりませんが、並列実行されています。
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+
そのため、質問に記載されている「本来なら「開始」と「途中」の間に「start」が２個表示されるはず」とはなりませんが、並列実行されています。
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6
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あ
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CHANGED
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@@ -1,3 +1,7 @@
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`executor.submit(forcount,i)` は実行する関数を追加したあと、ただちに終了するので、すべての実行の完了を待機するのは、`concurrent.futures.as_completed(futures)` の部分になります。
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そのため、「本来なら「開始」と「途中」の間に「start」が２個表示されるはず」とはなりませんが、並列実行されています。
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[Python - concurrent.futures を使った並列化の方法について](https://pystyle.info/python-concurrent-futures/)
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