Python 中的意外多线程（scikit-learn）答案

【问题标题】：Unintended multithreading in Python (scikit-learn)Python 中的意外多线程（scikit-learn）
【发布时间】：2013-10-15 22:17:45
【问题描述】：

我正在为高斯混合模型使用 sklearn 模块的混合子模块...当我在多核系统上运行我的代码时，它使用多个内核，即使我没有在代码中要求它。这是默认行为吗？更重要的是，如何禁用它？

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您使用的是 MKL，请尝试

export MKL_NUM_THREADS=1

对于带有 OpenBLAS 的 Numpy：

export OPENBLAS_NUM_THREADS=1

对于某些版本的 Numpy，建议使用此变体：

export NUMEXPR_NUM_THREADS=1

必须在脚本运行之前设置环境变量（在脚本内部设置并没有预期的效果）。运行时设置线程见：Set max number of threads at runtime on numpy/openblas

请参阅以下内容以确定您的 numpy 是如何设置的：How to check blas/lapack linkage in numpy/scipy?

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢@prgao

设置“export MKL_NUM_THREADS=1”似乎有效

【讨论】：

只有在 numpy use use 的版本与 BLAS / LAPACK 的 MKL 实现链接时才有效。对于 OpenBLAS，它将改为 export OPENBLAS_NUM_THREADS=1。对于 ATLAS，您必须重新编译 ATLAS 以禁用线程。
感谢我们快疯了！