小编ami*_*oud的帖子

我有一个多维数组（result），应该由一些嵌套循环填充。函数fun()是一个复杂且耗时的函数。我想以并行方式填充数组元素，因此我可以使用系统的所有处理能力。这是代码：

import numpy as np


def fun(x, y, z):
    # time-consuming computation...
    # ...

    return output


dim1 = 10
dim2 = 20
dim3 = 30

result = np.zeros([dim1, dim2, dim3])

for i in xrange(dim1):
    for j in xrange(dim2):
        for k in xrange(dim3):
            result[i, j, k] = fun(i, j, k)

我的问题是“我是否可以并行化此代码？如果可以，如何？”

我正在使用Windows 10 64位和python 2.7。

如果可以的话，请通过更改我的代码来提供您的解决方案。谢谢！

我是张量流新手。我想使用 TensorFlow Recommenders 库和以下位置提供的简单代码在我的数据集上训练推荐模型：

https://github.com/tensorflow/recommenders

我想知道如何使用（加载并提供给模型）以下格式的自定义 .csv 文件，而不是加载内置 Movielens 数据集？

我的张量流版本：

张量流==2.4.0

张量流数据集==4.2.0

张量流推荐==0.4.0