Numpy 千层面/Theano不消耗多核，而check_blas.py消耗多核

我正在用多个cpu核在千层面/茶卷上运行逻辑回归分类器

这是我的~/.theanoc文件：

theano/misc/check_blas.py会消耗所有20个内核，但我的脚本不会。 当我跑步时：

python -c 'import theano; print(theano.config)' 

我发现openmp的值为False：

openmp Doc：允许或不允许使用OpenMP在CPU上进行并行计算。这是创建支持的Op时使用的默认值 OpenMP并行化。最好通过Theano对其进行定义 配置文件~/.theanoc或带有环境变量 没有国旗。并行化仅对以下操作执行： 实现它，甚至对于实现并行性的操作，每个 操作可自由遵守或不遵守此标志。你可以控制 与环境变量OMP_NUM_threads一起使用的线程数。 如果设置为1，则默认情况下，我们在Theano中禁用openmp。 值：False

有人知道我应该如何为我的脚本启用多核功能吗

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blas、atlas、openmp等都安装在我的系统上，正如我所说，它们与check_blas.py完美配合。

我找到了原因。除了OMP_NUM_THREADS=20，openmp=True还应该在~/.theanoc文件中设置，现在它会消耗所有20个内核。 我的~/.TheAnoc文件现在看起来像：

[global]
OMP_NUM_THREADS=20
openmp=True

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我找到了原因。除了OMP_NUM_THREADS=20，openmp=True还应该在~/.theanoc文件中设置，现在它会消耗所有20个内核。 我的~/.TheAnoc文件现在看起来像：

[global]
OMP_NUM_THREADS=20
openmp=True

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请注意，如果您使用的是sudo，则应将.theanoc文件放在/root中。如果创建了线程，但没有使用CPU，一种方法是从源代码处安装openblas，并从源代码处配置和构建numpy，以指向此处所述的内容：另外，如果您想将已安装的numpy连接到openblas，请阅读以下内容：在某些情况下，将其添加到。Theanoc还可帮助：[blas]ldflags=-L/usr/lib/-lblas-lgfortran请注意，如果使用sudo，则应将.theanoc文件放在/root中。如果创建了线程但未使用CPU，一种方法是从源代码处安装openblas，并从源代码处配置和构建numpy，以指向此处所述的内容：另外，如果要将已安装的numpy连接到openblas，请阅读以下内容：在某些情况下，将其添加到中。NORC还帮助：[blas]ldflags=-L/usr/lib/-lblas-lgfortran