Anpassen der Thread-Nutzung in NumPy
NumPy verwendet mehrere Threads für verschiedene Vorgänge, was sich auf die Leistung auf Multi-Core-Systemen auswirken kann. Um die Anzahl der von NumPy verwendeten Threads zu begrenzen, können mehrere Umgebungsvariablen festgelegt werden.
Die Umgebungsvariablen, die die Thread-Nutzung in NumPy steuern, können je nach der verwendeten zugrunde liegenden linearen Algebra-Bibliothek, wie z. B. BLAS, unterschiedlich sein . Um die verwendete Bibliothek zu identifizieren, können Sie die Funktion numpy.show_config() verwenden.
Wenn Ihre Numpy-Konfiguration zeigt, dass BLAS verwendet wird, können Sie versuchen, die folgenden Umgebungsvariablen festzulegen, bevor Sie Ihr Skript ausführen:
Diese Einstellungen sollten die Anzahl der verwendeten Threads begrenzen Matrixmultiplikation und andere Berechnungen in NumPy.
Bedenken Sie, dass die Bestimmung der genauen Quelle von Multithreading in Ihrem Code eine Herausforderung sein kann. Wenn die oben genannten Variablen das Problem nicht lösen, lohnt es sich, andere bibliotheksspezifische Umgebungsflags zu untersuchen, die sich auf das Threading-Verhalten auswirken können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Thread-Nutzung in NumPy für optimale Leistung begrenzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
