當 OMP_NUM_THREADS=1 失敗時如何限制 Numpy 的執行緒使用率？

限制 Numpy 中的執行緒數

儘管嘗試設定 OMP_NUM_THREADS=1，但在某些情況下，Numpy 可能會持續使用多個執行緒。為了確定此問題的根源並實現矩陣乘法所需的執行緒數為 1，讓我們深入研究一下控制執行緒使用的環境變數。

Numpy 的配置（可透過 numpy.show_config() 檢索）揭示了使用情況BLAS（基本線性代數子程式）函式庫的一部分，用作計算引擎。然而，識別 Numpy 使用的特定 BLAS 實作可能具有挑戰性。

為了限制 BLAS 中使用的執行緒數量，我們可以在執行腳本之前設定環境變數。常用的庫包括 OpenBLAS、MKL（英特爾數學內核庫）和 NUMEXPR：

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

請記住，在運行腳本之前設定這些變數至關重要。如果多執行緒仍然存在，則可能表示多執行緒是從不同來源引入的，例如腳本中的附加程式庫或程式碼。

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