Я пытаюсь распараллелить рост деревьев в случайном лесу с моей собственной реализацией дерева решений, но распараллеливаю тензорный поток путем построения параллельного графа. tf.map_fn автоматически выполняет функцию для каждого подмножества тензора параллельно?
скажем
tf.map_fn(lambda index: model.fit(xTrain[index,:],yTrain[index,:]).predict(xTest),partitions)
Здесь разделы - это список индексов строк, например: [[1,2,3],[2,3,4]]
Также у функции есть аргумент parallel_iterations:
Количество итераций, разрешенных для параллельной работы. При построении графика значение по умолчанию равно 10. При выполнении с нетерпением значение по умолчанию устанавливается в 1
Означает ли аргумент, сколько подмножеств запускается параллельно?
Система, которую я использую, имеет 48 ядер, и я в основном хочу использовать все ядра при построении леса.