Python f2py-自动多线程？

我目前正在编写Python代码，为了提高速度，我使用f2py移植了一些现有的Fortran代码。一切都很好，速度也很快。然而，我发现代码现在似乎运行在多个线程上（根据htop），这是我所做的而不是指定的任何地方（可能这本质上是由f2py完成的？）

下面是我用来创建模块的命令：

f2py --f90exec="gfortran" --f90flags="" --noopt \
$(ACMLLIB) $(FFTLIB) $(ACMLINC) $(FFTINC) -c -m fmod myCode.f90

其中变量

$（ACMLLIB）$（FFTLIB）$（ACMLINC）

和

$（FFTINC）

是指向库的路径

看起来当我运行脚本时，它会占用它能找到的所有核心。我没有问题，它可以做到这一点，但我希望至少能够控制它-我如何才能做到这一点，例如设置线程数

我怀疑这与这里的-pthread选项有关：

编译C源代码

C编译器：x86_64-linux-gnu-gcc-pthread-DNDEBUG -g-fwrapv-O2-Wall-Wstrict原型-fno严格混叠-Wdate time-D_FORTIFY_SOURCE=2-g-fstack protector strong-Wformat-Werror=格式安全性-fPIC

---

这是我编译Fortran模块后大量输出的一部分。我不知道如何处理这个问题。

如果能够通过环境变量或其他方式设置f2py线程的数量，那就太好了。我四处搜索了一下，但找不到任何关于这样做的信息

但是，如果您在linux上运行，比如说，您可以使用

taskset

命令行实用程序，它提供了一种将进程（任何进程）固定到特定cpu核心或cpu核心集的方法。这有点粗糙，但我认为它能满足你的需要

---

有关更多信息，请查看此处，例如：

能够通过环境变量或其他方式设置f2py线程的数量会更好。我四处搜索了一下，但找不到任何关于这样做的信息

但是，如果您在linux上运行，比如说，您可以使用

taskset

命令行实用程序，它提供了一种将进程（任何进程）固定到特定cpu核心或cpu核心集的方法。这有点粗糙，但我认为它能满足你的需要

有关更多信息，请查看此处，例如：

ACML，AMD的（现在生命结束）数学库可以使用多核，请参阅

这很可能就是你看到的原因。这里有一份文档副本：其中提到使用环境变量

OMP_NUM_THREADS

来控制要使用的内核/线程数。这是标准的OpenMP环境变量。

ACML，AMD的（现在生命结束）数学库可以使用多核，请参阅

---

---

这很可能就是你看到的原因。这里有一份文档副本：其中提到使用环境变量

OMP_NUM_THREADS

来控制要使用的内核/线程数。这是标准的OpenMP环境变量。

好的，我来看看。。谢谢这是令人恼火的，虽然，这是无法控制的…我不是说它不能确定-只是我无法找到如何做到这一点。如果有f2py邮件列表之类的东西，那可能是另一个好地方。。谢谢这是令人恼火的，虽然，这是无法控制的…我不是说它不能确定-只是我无法找到如何做到这一点。如果有一个f2py邮件列表或其他东西，那可能是另一个好地方。是什么产生了线程？Python部分？Fortran部分？什么是并行运行的？它不应该单独发生，请展示一些代码。我不知道到底是什么产生了并行化和/或什么是并行运行的。当我在终端中打开htop并运行代码时，它显示我的机器的所有4个线程都被占用。如何检查哪个部分是并行运行的？通过调查。抱歉，如果看不到任何内容，就不能再多说了。所有代码都不适合这里。你需要看哪一部分？我要做的是，使用现有的纯Python版本（只显示一个线程上的活动）并用Fortran版本替换一个函数。我得到了很好的加速，结果完全相同，但我看到了4个线程上的活动。没有使用openMP（也没有标志）。据我所知，它一定是fortran部分。是什么产生了线程？Python部分？Fortran部分？什么是并行运行的？它不应该单独发生，请展示一些代码。我不知道到底是什么产生了并行化和/或什么是并行运行的。当我在终端中打开htop并运行代码时，它显示我的机器的所有4个线程都被占用。如何检查哪个部分是并行运行的？通过调查。抱歉，如果看不到任何内容，就不能再多说了。所有代码都不适合这里。你需要看哪一部分？我要做的是，使用现有的纯Python版本（只显示一个线程上的活动）并用Fortran版本替换一个函数。我得到了很好的加速，结果完全相同，但我看到了4个线程上的活动。没有使用openMP（也没有标志）。据我所见，它一定是fortran部分。是的，我使用ACML（计划将来更改，但现在就可以了…），但我没有在代码中明确指定任何OMP内容。这是由ACML例程本身完成的吗？是的，它可以自己完成。非常合理的解释。设置OMP_NUM_线程并用它编译不会改变任何事情。此外，当我取出所有ACML例程并在不链接库的情况下编译时，它似乎仍然在多个内核上运行。对不起，我猜不到。如果没有看到代码，我将无法进一步提供帮助。是的，我使用ACML（计划将来更改，但现在就可以了…），但我没有在代码中明确指定任何OMP内容。这是由ACML例程本身完成的吗？是的，它可以自己完成。非常合理的解释。设置OMP_NUM_线程并编译