特征提取效率优化方法

在大模型训练中，特征提取效率直接影响训练速度和资源消耗。本文分享几种优化方法：

1. 批处理与并行化 使用NumPy的向量化操作替代循环：

import numpy as np
# 低效方式
features = []
for item in data:
    features.append(extract_feature(item))
# 高效方式
features = np.array([extract_feature(item) for item in data])

2. 缓存机制 对于重复计算的特征：

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_feature_extraction(data):
    return extract_complex_feature(data)

3. 内存映射文件 处理大型数据集时使用内存映射：

import numpy as np
# 创建内存映射数组
mapped_array = np.memmap('large_data.dat', dtype='float32', mode='r', shape=(10000, 100))

4. 特征选择优化 使用相关性分析筛选重要特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=50)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

通过这些方法，可将特征提取效率提升3-5倍。

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