如何并行计算两个模型的auc、aupr等参数？

Question

我想要把两个模型结合起来 ，并计算两个模型合并后的auc、aupr等参数，目前已知一个模型计算相关参数的代码，请问我应该要如何修改才能使代码可以计算两个模型并行之后的相关参数？

valid_score, valid_label = [], []  ###
            # combined_model = nn.Sequential(model2, model)
            #combined_model.train
            # 将组合模型设置为评估模式
            model2.eval()
           # model.eval()
            with torch.no_grad():
                #  print("-----validing-----")
                for i, item in enumerate(validLoader):
                    data, label = item
                    train_data = data.cuda()
                    pre_score = combined_model(simData, train_data)
                    # pre_score=combined_model(simData,train_data,features, adj_norm, adj_tensor, drug_nums)
                    batch_score = pre_score.cpu().detach().numpy()
                    valid_score = np.append(valid_score, batch_score)
                    valid_label = np.append(valid_label, label.numpy())

                # torch.save(model.state_dict(), "./savemodel/fold_{}.pkl".format(a))  ###
                metric = get_metrics(valid_score, valid_label)
                valid_metric.append(metric)

已知两个模型分别为：

model = HOML(args, args.num_features, args.features_nonzero,
                            dropout=args.dropout,
                            bias=args.bias,
                            sparse=False)

model2 = AHD(EmbeddingM(param), EmbeddingD(param), MDI(param))

恳请各位帮忙解答！感谢！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

修改后的代码是正确的。使用nn.Sequential可以将两个模型结合在一起，按照指定的顺序运行。在你的代码中，将model2放在nn.Sequential的第一个位置，model放在第二个位置，表示模型2先运行，输出作为模型1的输入。

需要注意的是，nn.Sequential只能串行地应用模型，而不能真正地进行并行计算。如果你希望并行计算两个模型的AUC、AUPR等参数，你可以考虑使用多线程或分布式框架来并行处理数据，在每个线程/进程中独立运行模型，并最后汇总结果进行计算。

以下是一个简单示例，展示了如何使用Python的concurrent.futures库中的ThreadPoolExecutor来并行运行模型。

import concurrent.futures

def evaluate_model(model, data, label):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        pre_score = model(data.cuda())
        batch_score = pre_score.cpu().detach().numpy()
        return batch_score, label.numpy()

valid_score, valid_label = [], []

combined_model = nn.Sequential(model2, model)  # 结合两个模型，model2在前，model在后

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = [executor.submit(evaluate_model, combined_model, data, label) for data, label in validLoader]

    for future in concurrent.futures.as_completed(results):
        batch_score, batch_label = future.result()
        valid_score = np.append(valid_score, batch_score)
        valid_label = np.append(valid_label, batch_label)

metric = get_metrics(valid_score, valid_label)  # 计算指标
valid_metric.append(metric)

这段代码使用ThreadPoolExecutor创建了一个线程池，同时提交了多个任务给线程池，每个任务独立地运行一个模型。然后通过as_completed方法获取已完成的任务，并从中获取结果进行下一步操作。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有任何疑问，请随时问我。

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