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我正在使用 skopt (scikit-optimize) 包，使用 ask-tell 语法。我在 Windows 机器上使用 python 3.7 ask 函数调用需要很长时间（第一次调用 ~1 分钟，然后每次迭代增加 1 分钟，所以最终多达 20 分钟）。有没有办法并行化这个调用（不是我已经并行化的成本函数评估，而是 ask 函数）？我有一台 40 核的机器，还有一个很好的 GPU，两者都可以使用。

谢谢马克

回复杰罗姆：感谢您的浏览，抱歉不清楚。我意识到 CPU 代码不能在 GPU 上运行，但如果有一种方法可以做到这一点，那将是一个选择。我正在做一个非常简单的优化（目前使用 GP，但也想使用 RF 和 GBRF）。我正在使用 ask-tell 语法。基本代码是：

    from skopt import Optimizer
    opt = Optimizer(20,n_jobs = 5, base_estimator='GP')
    # the ask step below is what I'd like to parallelize, 
    # if possible, I tried setting n_jobs above, didn't help
    suggested = opt.ask(n_points = 20)
    # calculate fitness - this part is parallelized, works nicely
    fitnesses = calc_fitness(suggested)
    # the tell step is fast, no need to parallelize
    res = opt.tell( suggested, fitnesses)

任何建议，将不胜感激。谢谢

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