scikit-learn 中的 GaussianProcessRegressor class 是否以并行方式执行操作？
Does the GaussianProcessRegressor class in scikit-learn do the operations in a parallelized manner?
在有 8 个核心（16 个线程）可用的机器或有 4 个核心（8 个线程）的机器上使用 GaussianProcessRegressor 时，我没有注意到任何性能改进。所以我想知道，sklearn.gaussian_process中的GaussianProcessRegressorclass是否可以利用多个processors/cores/threads？
答案是 GaussianProcessRegressor 不使用任何类型的并行化，基于 scikit-learn 开发者之一的 the answer。
在有 8 个核心（16 个线程）可用的机器或有 4 个核心（8 个线程）的机器上使用 GaussianProcessRegressor 时，我没有注意到任何性能改进。所以我想知道，sklearn.gaussian_process中的GaussianProcessRegressorclass是否可以利用多个processors/cores/threads？
答案是 GaussianProcessRegressor 不使用任何类型的并行化，基于 scikit-learn 开发者之一的 the answer。