<p><span style="padding: 3px 10px; border-radius: 5px; color: #ffffff; font-weight: bold; display: inline-block; background-color: #ff0000;">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;External Email - Use Caution&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</span></p><p></p><div dir="ltr"><div>Okay, that makes sense. I didn&#39;t know you could parallelize so easily! <br></div><div><br></div><div>Thanks Giulia!<br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">El vie., 2 de oct. de 2020 a la(s) 12:29, Giulia Gennari (<a href="mailto:giulia.gennari1991@gmail.com">giulia.gennari1991@gmail.com</a>) escribió:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><p><span style="padding:3px 10px;border-radius:5px;color:rgb(255,255,255);font-weight:bold;display:inline-block;background-color:rgb(255,0,0)">        External Email - Use Caution        </span></p><p></p><div dir="ltr">Hello Gabriel,<div><br></div><div>I think it is normal: you are training 4000 classifiers! </div><div>Any chance you can downsample a bit? 125Hz resolution might be good enough already. </div><div>Also, it is very useful to use parallel jobs e.g. to try: n_jobs=<b>-1</b></div><div><br></div><div>Good luck!</div><div><br></div><div>Giulia </div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Oct 2, 2020 at 5:17 PM Gabriel Della Bella &lt;<a href="mailto:gabyarg25@gmail.com" target="_blank">gabyarg25@gmail.com</a>&gt; wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><p><span style="padding:3px 10px;border-radius:5px;color:rgb(255,255,255);font-weight:bold;display:inline-block;background-color:rgb(255,0,0)">        External Email - Use Caution        </span></p><p></p><div dir="ltr">Hi, <div>I&#39;m interested in computing the Temporal generalization so I followed this guide<br><div>(<a href="https://mne.tools/0.17/auto_tutorials/plot_sensors_decoding.html#temporal-generalization" target="_blank">https://mne.tools/0.17/auto_tutorials/plot_sensors_decoding.html#temporal-generalization</a>) </div></div><div>I&#39;m using the exact same code as in the example. In my case, I have X being a 30x256x4000 matrix and y is a 30x1 array (since I have 30 trials, 256 channels and 4000 time samples)</div><div>The thing is that processing this code takes a long time, around 60 hs. My pc specs are: Intel Core i7-7700 CPU @ 3.60 Hz x 8 and 32 GB of RAM. </div><div>Is this normal? Am I doing something wrong?</div><div><br></div><div>Thank you!</div><div>Gabriel</div></div>
_______________________________________________<br>
Mne_analysis mailing list<br>
<a href="mailto:Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu" target="_blank">Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu</a><br>
<a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a></blockquote></div>
_______________________________________________<br>
Mne_analysis mailing list<br>
<a href="mailto:Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu" target="_blank">Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu</a><br>
<a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a></blockquote></div>