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问OpenMDAO内部记录器效率低？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-25 12:01:01

回答 1查看 88关注 0票数 1

我最近“被迫”使用梯度自由优化器(包括pyoptsparse中的优化器)。

以前，迭代次数相当少，所以记录数据不是什么大问题，我选择了内部记录器。

但是对于一个超过30.000次迭代的优化问题，从用例记录器读取in数据变得非常麻烦。

如果我要在每次迭代中使用代码简单地附加到txt文件，那么读取和绘图要快得多。我想问一下，我是否犯了一个错误，还是使用‘文件’真的更好。“

步骤：

1 des，1约束，1目标~ 60000迭代sql文件大小~ 30 MB的优化问题

cr = CaseReader(fname)
case_keys = cr.driver_cases.list_cases()
ab=[cr.driver_cases.get_case(case_key).get_objectives()['a.obj'][0] for case_key in case_keys ]

所花的时间: 10分钟后我停了下来，还在看书.

f=open('out.dat','ab')
np.savetxt(f,[desvar,constraint,objec])
f.close() np.loadtxt( 'out.dat')

花费的时间:几秒钟之内..。

openmdao

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-07-07 00:31:05

通过这提交，我们能够使CaseReader更适合您所描述的情况。现在对系统、驱动程序和求解器迭代表中的iteration_coordinate列进行了索引，这将大大减少通过大型数据库的get_case方法获得用例所需的时间。我们还向load_cases添加了一个CaseReader方法，该方法以最少的查询将所有情况加载到内存中，从而进一步提高了get_case方法的效率。

掌握OpenMDAO的最新版本并更新代码以使用load_cases会有很大帮助。

    cr = CaseReader(fname)
    cr.load_cases()
    case_keys = cr.driver_cases.list_cases()
    ab=[cr.driver_cases.get_case(case_key).get_objectives()['a.obj'][0] for case_key in case_keys ]

您可以在将DataBase加载到内存部分中找到这方面的文档：values.html

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51023038

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