PyTorch如何限制CPU线程数目
更新时间：2024年02月20日 10:30:48 作者：培之
这篇文章主要介绍了PyTorch如何限制CPU线程数目问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
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PyTorch限制CPU线程数目
终端命令 htop ：查看 CPU 利用率
限制 python 的cpu 利用率：
import os cpu_num = 4 # 这里设置成你想运行的CPU个数 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 没有 .to('cuda') ,tensor 还是部署在 cpu 上，耗的是 cpu 的资源，导致 cpu 占用率过高。
在读数据的时候设置 num_workers = 0，也可能会导致 cpu 占用率过高。
PyTorch程序占用较高CPU解决
在使用服务器运行PyTorch程序时，使用TOP命令查看CPU状态，发现CPU占用率竟然达到2000%，已经影响到其他人正常使用服务器。
解决办法
在main程序中加以下代码：
torch.set_num_threads(1)
设置最多使用1个CPU核。问题解决~
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持程序员之家。
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