Мне бы хотелось, чтобы какая-то помощь поняла, что я сделал/почему мой код не работает, как я ожидал.
Я начал использовать joblib, чтобы попытаться ускорить мой код, запустив параллельный цикл (большой).
Я использую его так:
from joblib import Parallel, delayed
def frame(indeces, image_pad, m):
XY_Patches = np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m, indeces[1]:indeces[1]+m, indeces[2]])
XZ_Patches = np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m, indeces[1], indeces[2]:indeces[2]+m])
YZ_Patches = np.float32(image_pad[indeces[0], indeces[1]:indeces[1]+m, indeces[2]:indeces[2]+m])
return XY_Patches, XZ_Patches, YZ_Patches
def Patch_triplanar_para(image_path, patch_size):
Image, Label, indeces = Sampling(image_path)
n = (patch_size -1)/2
m = patch_size
image_pad = np.pad(Image, pad_width=n, mode='constant', constant_values = 0)
A = Parallel(n_jobs= 1)(delayed(frame)(i, image_pad, m) for i in indeces)
A = np.array(A)
Label = np.float32(Label.reshape(len(Label), 1))
R, T, Y = np.hsplit(A, 3)
return R, T, Y, Label
Я экспериментировал с "n_jobs", ожидая, что увеличение этого ускорит мою функцию. Однако, когда я увеличиваю n_jobs, ситуация значительно замедляется. При запуске этого кода без "Параллельного" все происходит медленнее, пока я не увеличиваю количество заданий с 1.
Почему это так? Я понял, что чем больше заданий я запускаю, тем быстрее script? я использую это неправильно?
Спасибо!
