How to use multithreading to speed up KL calculations？
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- machine-learning, performance
Línea de trabajo
El issue identifica el cálculo de KL como el punto de entrada lento, pero no indica ningún archivo, prueba ni ubicación de la implementación. Empieza por localizar el cálculo de KL y crear un perfil de su comportamiento de threading; el trabajo estaría terminado cuando exista una forma concreta y validada de usar más de un thread y haya evidencia de que el cálculo es más rápido.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I found that when I was doing KL calculation, only one thread was calculating, which is currently taking up a lot of my time. How can I solve this problem?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 568
- Forks
- 74
- Merge medio
- 20 h 2 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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