scikit-learn-intelex安装后用法及原有代码导入修改问题

基础使用方式 #

安装完成后有两种零侵入的启用方式，二选一即可：

• 命令行全局启用：无需修改任何项目代码，运行脚本时将原命令 python 你的应用脚本.py 替换为 python -m sklearnex 你的应用脚本.py，工具会自动对全局scikit-learn逻辑加载加速补丁。
• 代码内启用：不需要调整任何原有scikit-learn的业务逻辑，只需要在所有scikit-learn相关导入语句之前添加如下两行代码即可：

from sklearnex import patch_sklearn
patch_sklearn()

关键注意点：上述打补丁的代码必须放在所有import sklearn、从sklearn导入模块/类/函数的语句之前，否则补丁无法正常生效。

存量代码适配说明 #

不需要修改任何已有的scikit-learn导入语句。
补丁生效后，所有原生scikit-learn的导入路径、函数参数、调用方式、返回值格式完全保持一致，你之前写的模型训练、预测、评估等所有逻辑不需要做任何调整，底层会自动替换为Intel优化的计算实现来获得运行速度提升。

可选进阶配置 #

如果不需要全量加速scikit-learn所有模块，可以给patch_sklearn()传入列表参数指定需要加速的模块，例如仅加速SVM模块可以写为patch_sklearn(["svm"])。
如果需要临时切回原生scikit-learn实现，调用from sklearnex import unpatch_sklearn; unpatch_sklearn()即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roudan