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我需要做的就是，使用不同的内核同时在相同的数据上训练两个回归模型（使用 scikit-learn）。我试图自己弄清楚使用 Process 但没有成功。

gb1 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10)
gb2 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)

def train_model(model, data, target):
    model.fit(data, target)

live_data # Pandas DataFrame object
target # Numpy array object
p1 = Process(target=train_model, args=(gb1, live_data, target)) # same data
p2 = Process(target=train_model, args=(gb2, live_data, target)) # same data
p1.start()
p2.start()

如果我运行上面的代码，我会在尝试启动 p1 进程时收到以下错误。

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#28>", line 1, in <module>
    p1.start()
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\process.py", line 130, in start
    self._popen = Popen(self)
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\forking.py", line 274, in __init__
    to_child.close()
IOError: [Errno 22] Invalid argument

我在 Windows 上将所有这些作为脚本（在 IDLE 中）运行。关于我应该如何进行的任何建议？

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好的..花了几个小时试图让这个工作，我会发布我的解决方案。第一件事。如果您在 Windows 上并且正在使用交互式解释器，则需要在“主要”条件下封装所有代码，但函数定义和导入除外。这是因为当一个新进程将被生成时将继续循环。

我的解决方案如下：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from multiprocessing import Pool
from itertools import repeat

def train_model(params):
    model, data, target = params
    # since Pool args accept once argument, we need to pass only one
    # and then unroll it as above
    model.fit(data, target)
    return model

if __name__ == '__main__':
    gb1 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10)
    gb2 = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)

    live_data # Pandas DataFrame object
    target    # Numpy array object

    po = Pool(2) # 2 is numbers of process we want to spawn
    gb, gb2 = po.map_async(train_model, 
                 zip([gb1,gb2], repeat(data), repeat(target))
                 # this will zip in one iterable object
              ).get()
    # get will start the processes and execute them
    po.terminate()
    # kill the spawned processes
于 2013-05-20T03:25:09.980 回答