n_作业=1的GridSearchCV内核重新启动

Question

我正在Azure计算机上运行Jupyter笔记本，设置如下：

• 操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS
• 内存：64Gb
• 芯数：16
• 水蟒环境
• 架构：x86_64
• CPU操作模式：32位、64位
• 字节顺序：小端
• 中央处理器：16
• 在线CPU列表：0-15
• 每个芯的螺纹数：2
• 每个插座的芯数：8
• 插座：1个
• NUMA节点：2
• 供应商ID:AuthenticateMD
• CPU系列：23
• 型号：49
• 型号名称：AMD EPYC 7452 32核处理器
• 步进：0
• CPU MHz:2345.605
• 博戈米普斯：4691.21
• 虚拟机监控程序供应商：Microsoft
• 虚拟化类型：完整
• L1d缓存：32K
• L1i缓存：32K
• 二级缓存：512K
• 三级缓存：16384K
• NUMA节点0 CPU：0-7
• NUMA节点1 CPU：8-15

我正在尝试发布一个GridSearchCV，如下所示：

# DecissionTreeClassifier
arbol = DTC()
grid_arbol = {"max_depth":list(range(5,15)),
                "class_weight":["balanced"]}
gs_arbol = GridSearchCV(arbol,
                        grid_arbol,
                        cv=2,
                        scoring=scoring,
                        verbose=4,
                        n_jobs=-1) # -1 should use all cores (16)
grid_search.fit(X_training, y_training)

一旦我启动这段代码，内核就会重新启动。我必须更改n_jobs=8（总内核的一半）才能正确启动此GridSearchCV

问题是我想使用所有的CPU内核（以及所有的运行内存），但我没有从Ubuntu中找到使用它们的线索

是否有任何OS/Jupyter/Python/Anaconda选项可用于启动所有n_作业

提前谢谢