mwa*_*kom 2 multithreading numpy blas anaconda conda
某些numpy版本/版本具有某些操作的多线程执行。关于如何启用此功能,StackOverflow上存在许多问题。从理论上讲,这很棒。但是,我想禁用它。
原因是我在使用多处理进行并行化的脚本上下文中运行了一些numpy代码。默认的numpy多线程似乎不太“智能”,每个进程都将尝试使用计算机上的所有内核,如果我有多个进程正在运行,这将很快使事情过载。(此外,这是一台共享计算机,因此一般来说只是粗鲁的行为)。
我使用的numpy是当前默认安装的版本conda。这是我最终得到的有关numpy版本的信息:
In [1]: import numpy
In [2]: numpy.__version__
Out[2]: '1.10.2'
In [3]: numpy.__config__.show()
lapack_opt_info:
libraries = ['openblas']
library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
blas_opt_info:
libraries = ['openblas']
library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
openblas_info:
libraries = ['openblas']
library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
openblas_lapack_info:
libraries = ['openblas']
library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当使用numpy时MKL,可以使用环境变量控制线程数。这就是答案在这里。但是,使用MKL构建版本要conda花钱(而且免费的学术选择似乎已停止使用)。所以我需要知道如何在上面显示的conda构建中控制多线程行为。
理想情况下,将有一个环境变量或其他选项,使我可以根据自己的工作选择要使用的线程数。或者,是否可以使用conda安装不会多线程的numpy版本?
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