?

本文示例代碼已上傳至我的Github倉庫https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

?

1 簡介

大家好我是費老師，scikit-learn作為經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)框架，從誕生至今已發(fā)展了十余年，但其運算速度一直廣受用戶的詬病。熟悉scikit-learn的朋友應(yīng)該清楚，scikit-learn中自帶的一些基于joblib等庫的運算加速功能效果有限，并不能很充分地利用算力。

而今天我要給大家介紹的知識，可以幫助我們在不改變原有代碼的基礎(chǔ)上，獲得數(shù)十倍甚至上千倍的scikit-learn運算效率提升，let's go！

2 利用sklearnex加速scikit-learn

為了達到加速運算的效果，我們只需要額外安裝sklearnex這個拓展庫，就可以幫助我們在擁有intel處理器的設(shè)備上，獲得大幅度的運算效率提升。

抱著謹慎嘗鮮的態(tài)度，我們可以在單獨的conda虛擬環(huán)境中做實驗，全部命令如下，我們順便安裝jupyterlab作為IDE：

conda create -n scikit-learn-intelex-demo python=3.8 -c https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main -y
conda activate scikit-learn-intelex-demo
pip install scikit-learn scikit-learn-intelex jupyterlab -i https://pypi.douban.com/simple/

完成實驗環(huán)境的準備后，我們在jupyter lab中編寫測試用代碼來看看加速效果如何，使用方式很簡單，我們只需要在代碼中導(dǎo)入scikit-learn相關(guān)功能模塊之前，運行下列代碼即可：

from sklearnex import patch_sklearn, unpatch_sklearn
patch_sklearn()

成功開啟加速模式后會打印以下信息：

其他要做的僅僅是將你原本的scikit-learn代碼在后面繼續(xù)執(zhí)行即可，我在自己平時寫作以及開發(fā)開源項目的老款拯救者筆記本上簡單測試了一下。

以線性回歸為例，在百萬級別樣本量以及上百個特征的示例數(shù)據(jù)集上，開啟加速后僅耗時0.21秒就完成對訓(xùn)練集的訓(xùn)練，而使用unpatch_sklearn()強制關(guān)閉加速模式后（注意scikit-learn相關(guān)模塊需要重新導(dǎo)入），訓(xùn)練耗時隨即上升到11.28秒，意味著通過sklearnex我們獲得了50多倍的運算速度提升！

而按照官方的說法，越強勁的CPU可以獲得的性能提升比例也會更高，下圖是官方在Intel Xeon Platinum 8275CL處理器下測試了一系列算法后得出的性能提升結(jié)果，不僅可以提升訓(xùn)練速度，還可以提升模型推理預(yù)測速度，在某些場景下甚至達到數(shù)千倍的性能提升：

官方也提供了一些ipynb示例（https://github.com/intel/scikit-learn-intelex/tree/master/examples/notebooks），展示了包含K-means、DBSCAN、隨機森林、邏輯回歸、嶺回歸等多種常用算法示例，感興趣的讀者朋友們可以自行下載學(xué)習(xí)。

以上就是本文的全部內(nèi)容，歡迎在評論區(qū)與我進行討論~