1 簡(jiǎn)介

大家好我是費(fèi)老師，scikit-learn作為經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，從誕生至今已發(fā)展了十余年，但其運(yùn)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(kù)的運(yùn)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(shí)，可以幫助我們?cè)诓桓淖冊(cè)写a的基礎(chǔ)上，獲得數(shù)十倍甚至上千倍的scikit-learn運(yùn)算效率提升，let's go！

2 利用sklearnex加速scikit-learn

為了達(dá)到加速運(yùn)算的效果，我們只需要額外安裝sklearnex這個(gè)拓展庫(kù)，就可以幫助我們?cè)趽碛衖ntel處理器的設(shè)備上，獲得大幅度的運(yùn)算效率提升。

抱著謹(jǐn)慎嘗鮮的態(tài)度，我們可以在單獨(dú)的conda虛擬環(huán)境中做實(shí)驗(yàn)，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(shí)驗(yàn)環(huán)境的準(zhǔn)備后，我們?cè)趈upyter lab中編寫測(cè)試用代碼來(lái)看看加速效果如何，使用方式很簡(jiǎn)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(yùn)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(huì)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(shí)寫作以及開發(fā)開源項(xiàng)目的老款拯救者筆記本上簡(jiǎn)單測(cè)試了一下。

以線性回歸為例，在百萬(wàn)級(jí)別樣本量以及上百個(gè)特征的示例數(shù)據(jù)集上，開啟加速后僅耗時(shí)0.21秒就完成對(duì)訓(xùn)練集的訓(xùn)練，而使用unpatch_sklearn()強(qiáng)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(shí)隨即上升到11.28秒，意味著通過sklearnex我們獲得了50多倍的運(yùn)算速度提升！

而按照官方的說(shuō)法，越強(qiáng)勁的CPU可以獲得的性能提升比例也會(huì)更高，下圖是官方在Intel Xeon Platinum 8275CL處理器下測(cè)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(cè)速度，在某些場(chǎng)景下甚至達(dá)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(jī)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)。