OMP_NUM_THREADS=1이 실패할 때 Numpy\의 스레드 활용을 제한하는 방법은 무엇입니까?

Numpy에서 스레드 수 제한

OMP_NUM_THREADS=1로 설정하려고 시도했음에도 불구하고 특정 상황에서는 Numpy가 둘 이상의 스레드를 계속 사용할 수 있습니다. 이 문제의 근본 원인을 확인하고 행렬 곱셈에 대해 원하는 스레드 수 1을 달성하기 위해 스레드 사용량을 제어하는 ​​환경 변수를 자세히 살펴보겠습니다.

numpy.show_config()를 통해 검색할 수 있는 Numpy의 구성은 용도를 보여줍니다. 계산 엔진 역할을 하는 BLAS(Basic Linear Algebra Subroutines) 라이브러리입니다. 그러나 Numpy에서 사용하는 특정 BLAS 구현을 식별하는 것은 어려울 수 있습니다.

BLAS에 사용되는 스레드 수를 제한하려면 스크립트를 실행하기 전에 환경 변수를 설정할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 라이브러리에는 OpenBLAS, MKL(Intel Math Kernel Library) 및 NUMEXPR이 포함됩니다.

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

스크립트를 실행하기 전에 이러한 변수를 설정하는 것이 중요하다는 점을 기억하세요. 다중 스레딩이 계속 지속되면 스크립트의 추가 라이브러리나 코드와 같은 다른 소스에서 다중 스레딩이 도입되었음을 나타낼 수 있습니다.

위 내용은 OMP_NUM_THREADS=1이 실패할 때 Numpy\의 스레드 활용을 제한하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!