«Если рабочий хочет хорошо выполнять свою работу, он должен сначала заточить свои инструменты» — Конфуций, «Аналитики Конфуция. Лу Лингун»
титульная страница > программирование > Numpy Thread Learing Learing Tips для повышения производительности

Numpy Thread Learing Learing Tips для повышения производительности

Опубликовано в 2025-04-14
Просматривать:643

How to Limit Thread Usage in Numpy for Better Performance?

ограничение потока в numpy

определение лечения базового потока

предоставленный выход Numpy.show_config () показывает, что Numpy использует Atlas для его линейных операций Algebra. Чтобы ограничить количество потоков, специально для умножения матрицы, нам необходимо нацеливаться на конфигурацию потока Atlas. (MKL), который используется для определенных операций в numpy.

export numexpr_num_threads = 1: Этот флаг ограничивает уровень параллелизма в numexpr, библиотека, используемая Numpy для быстрых численных вычислений. Numpy в некоторых случаях.

Устранение неполадок многопоточности
    . Изучите настройки флагов среды и для этих библиотек, например:
  • export blas_num_threads = 1: указывает количество потоков для BLA, линейная библиотека алгебры, обычно используемое Numpy. Blas.
Заявление о выпуске Эта статья воспроизведена: 1729311797 Если есть какие -либо нарушения, пожалуйста, свяжитесь с [email protected], чтобы удалить его.
Последний учебник Более>

Изучайте китайский

Отказ от ответственности: Все предоставленные ресурсы частично взяты из Интернета. В случае нарушения ваших авторских прав или других прав и интересов, пожалуйста, объясните подробные причины и предоставьте доказательства авторских прав или прав и интересов, а затем отправьте их по электронной почте: [email protected]. Мы сделаем это за вас как можно скорее.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3