PyTorch如何限制CPU線程數(shù)目
更新時(shí)間：2024年02月20日 10:30:48 作者：培之
這篇文章主要介紹了PyTorch如何限制CPU線程數(shù)目問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
PyTorch限制CPU線程數(shù)目
終端命令 htop ：查看 CPU 利用率
限制 python 的cpu 利用率：
import os cpu_num = 4 # 這里設(shè)置成你想運(yùn)行的CPU個(gè)數(shù) os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = str(cpu_num) # noqa os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = str(cpu_num) # noqa torch.set_num_threads(cpu_num )
原因
tensor 沒(méi)有 .to('cuda') ,tensor 還是部署在 cpu 上，耗的是 cpu 的資源，導(dǎo)致 cpu 占用率過(guò)高。
在讀數(shù)據(jù)的時(shí)候設(shè)置 num_workers = 0，也可能會(huì)導(dǎo)致 cpu 占用率過(guò)高。
PyTorch程序占用較高CPU解決
在使用服務(wù)器運(yùn)行PyTorch程序時(shí)，使用TOP命令查看CPU狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)CPU占用率竟然達(dá)到2000%，已經(jīng)影響到其他人正常使用服務(wù)器。
解決辦法
在main程序中加以下代碼：
torch.set_num_threads(1)
設(shè)置最多使用1個(gè)CPU核。問(wèn)題解決~
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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