当 OMP_NUM_THREADS=1 失败时如何限制 NumPy 线程利用率？-Python教程-PHP中文网

首页

后端开发

Python教程

当 OMP_NUM_THREADS=1 失败时如何限制 NumPy 线程利用率？

Patricia Arquette

Oct 19, 2024 pm 12:49 PM

How to Limit NumPy Thread Utilization When OMP_NUM_THREADS=1 Fails?

限制 NumPy 中的线程数

当您设置 OMP_NUM_THREADS=1 但发现 Numpy 仍在使用多个线程时，需要采用不同的方法。 Numpy 很可能使用基本线性代数子程序 (BLAS) 库进行数值计算，该库本身可能利用多个线程。

为了限制 NumPy 使用的线程数，您可以设置某些执行脚本之前的环境标志。尝试设置以下内容：

export MKL_NUM_THREADS=1
export NUMEXPR_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1

需要注意的是，代码中多线程的确切来源有时很难识别。正如其他响应所述，其他库也可能引入多线程。这些环境标志可能在所有情况下都有效，也可能不会有效，但它们是一个很好的起点。

以上是当 OMP_NUM_THREADS=1 失败时如何限制 NumPy 线程利用率？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

声明

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn

如何使用numpy创建多维数组？Apr 29, 2025 am 12:27 AM

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现：1)使用numpy.array()函数创建数组，例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组；2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组；3)理解数组的shape和size属性，确保子数组长度一致，避免错误；4)使用np.reshape()函数改变数组形状；5)注意内存使用，确保代码清晰高效。

说明Numpy阵列中'广播”的概念。Apr 29, 2025 am 12:23 AM

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode，增强可读性，和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks：1）较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2）

说明如何在列表，Array.Array和用于数据存储的Numpy数组之间进行选择。Apr 29, 2025 am 12:20 AM

forpythondataTastorage，choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes，array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData，andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

举一个场景的示例，其中使用Python列表比使用数组更合适。Apr 29, 2025 am 12:17 AM

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

您如何在Python数组中访问元素？Apr 29, 2025 am 12:11 AM

toAccesselementsInapyThonArray，useIndIndexing：my_array [2] accessEsthethEthErlement，returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1）usepositiveandnegativeIndexing：my_list [0] fortefirstElment，fortefirstelement，my_list，my_list [-1] fornelast.2] forselast.2）