我有一个参数顺序数组,pqd
用于arima
,例如:
[(0, 0, 0),
(0, 1, 0),
(0, 2, 0),
(0, 3, 0),
(1, 0, 0),
(1, 1, 0),
(1, 2, 0),
(1, 3, 0),
(2, 0, 0),
(2, 1, 0),
(2, 2, 0),
(2, 3, 0)]
我想使用多处理的参数顺序来评估 arima 的性能。 但是我有两个问题:
- 评估函数采用 3 个参数
- 评估函数返回 2 个结果
如何将误差和模型的结果作为数据帧返回?
这是我尝试过的:
from multiprocessing import Pool
#this computes error and return a model
def eval_model_parameters(a,b,order):
#use order PARAMETER somehow to compute model
error = a*b/2
model = a
return [error,model]
p = [0, 1 , 2]
d = [0, 1 , 2 ,3]
q = [0]
pdq = list(itertools.product(p, d, q))
p = Pool(7)
func = eval_model_parameters(1, 2, pdq)
res = p.map(func, pdq)
p.close()
我尝试这样做以将参数传递给函数
func = eval_model_parameters(1, 2, pdq)
这要返回结果
res = p.map(func, pdq)
但我得到
--------------------------------------------------------------------------- RemoteTraceback Traceback (most recent call last) RemoteTraceback: """ Traceback (most recent call last): File "Anaconda3libmultiprocessingpool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "Anaconda3libmultiprocessingpool.py", line 44, in mapstar return list(map(*args)) TypeError: 'list' object is not callable """ The above exception was the direct cause of the following exception: TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-53-7743fd9ca60b> in <module> 13 p = Pool(7) 14 func = eval_model_parameters(1, 2, pdq) ---> 15 res = p.map(func, pdq) 16 p.close() 17 Anaconda3libmultiprocessingpool.py in map(self, func, iterable, chunksize) 266 in a list that is returned. 267 ''' --> 268 return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get() 269 270 def starmap(self, func, iterable, chunksize=None): Anaconda3libmultiprocessingpool.py in get(self, timeout) 655 return self._value 656 else: --> 657 raise self._value 658 659 def _set(self, i, obj): TypeError: 'list' object is not callable
解决这个问题的正确方法是什么?
pool.map 函数的第一个参数应该是可调用的对象。在您的情况下,您自己调用了该函数,然后将结果传递给 pool.map 函数。 尝试将函数本身传递给pool.map,如下所示:
p.map(eval_model_parameters, pdq)
现在,当您更改上述行并运行代码时,您将看到 pdq 列表的元组作为单个参数传递。 要解决这个问题,请按照此问题多个参数到pool.map
希望这有帮助!!