Я использую смесь подмодулей модуля sklearn для модели Gaussian Mixxt ... Когда я запускаю свой код в многоядерной системе, он использует несколько ядер, хотя я не прошу об этом в коде. Это поведение по умолчанию? И что более важно, как я могу отключить его?Unintented многопоточность в python (scikit-learn)
Благодаря
Если вы используете МКЛ попробуйте
export MKL_NUM_THREADS=1
Для Numpy с OpenBLAS:
export OPENBLAS_NUM_THREADS=1
Для некоторых версий Numpy это изменение было предложено:
переменнаяexport NUMEXPR_NUM_THREADS=1
среда должна быть установлена до того, как скрипт запускается (настройка внутри самого скрипта не имеет желаемого эффекта). Для установки темы во время выполнения Престола: Set max number of threads at runtime on numpy/openblas
Смотрите следующее для определения того, как ваш NumPy является установка: How to check blas/lapack linkage in numpy/scipy?
благодаря @prgao
ответ является там Python: How do you stop numpy from multithreading?
установка "экспорт MKL_NUM_THREADS = 1", кажется, работает
возможно, что установка NumPy многопоточность? – prgao
hmmm. может быть. как я могу это проверить? и как я могу заставить его быть однопоточным без переустановки? – ahmethungari
попробуйте умножить две гигантские матрицы (A.dot (B) не A * B), как 5000x5000, и посмотрите, есть ли многоядерное использование. Многопоточность зависит от библиотеки, с которой была скомпилирована numpy. – prgao