我正在尝试使用 caret 在具有8个CPU内核和32 GB RAM的Ubuntu机器上使用 glmnet 实现来交叉验证弹性网络模型 . 当我顺序训练时，我在一个核心上最大化CPU使用率，但平均使用50％的内存 .
-
当我使用
doMC(cores = xxx)时，我是否需要担心只注册xxx = floor（100 / y）内核，其中y是使用单个内核（以％为单位）时模型的内存使用量，以便不会耗尽记忆？ -
caret是否有任何启发式可以让它找出最大值 . 要使用的核心数量？ -
我是否可以使用任何一套启发式方法动态调整核心数量，以便在不同大小的数据和模型复杂性中最佳地使用我的计算资源？
编辑：
FWIW，尝试使用8个核心使我的机器没有响应 . 显然 caret 没有检查产卵 xxx 进程是否可能有问题 . 然后，我如何动态选择核心数？
1 回答
真正;它无法预测您计算机的未来性能 .
您应该了解在顺序运行时用于建模的内存量 . 您可以开始训练并使用
top或其他方法来估计使用的ram数量然后终止该过程 . 如果按顺序依次使用X GB的RAM，则在M核上运行将需要X（M 1）GB的RAM .