Python 如何告诉池在每个进程中使用一定数量的内核？

我正在使用

multiprocessing.Pool

来并行化项目中的一些计算。我如何告诉池在每个并行进程中使用n个（例如4个）核

假设我有8个核。此代码是否确保每个并行进程都在4个内核上运行

来自多处理导入池的

def fun（中文）：
打印（以英文）
池=池（2）
pool.map（有趣，[1,2,3,4,5,6]）

否，您的代码将允许

池创建两个进程（每个进程使用一个核心），并且
map（）
将通过两个流中的指定函数处理您的项目集合

我想你的意思可能是：

pool = Pool(4)

这意味着您的
fun
将同时在4个内核上运行。
多处理。池不会为每个进程创建多个线程，而是多个单线程进程。“并行进程”指并行运行的多个进程，而不是内部并行的单个进程

多处理.Pool
中的每个进程一次只能在一个内核上运行，因此您应该创建尽可能多的进程，以使用内核-在这种情况下，如果您希望潜在地使用所有八个内核，则希望池中有八个进程：

pool=pool（8）

您也不能传递任何参数，
Pool
将自动分配与CPU核心数量相同的进程

:

processes是要使用的工作进程数。如果进程为
None
，则使用返回的数字

但是，请注意，您实际上无法告诉
池
使用特定的核心或特定数量的核心-这一决定是由您的操作系统做出的，它通常会尝试在各个核心之间平均分配工作负载。
通常一个进程使用一个核心。
Pool
的参数是它将创建多少个进程。代码的思想是，如果我有2个线程在8核计算机上运行，那么工作负载将均匀分布，因此每个线程可以分布在4核上。谢谢！更具体地说，我的项目是关于用keras同时训练多个神经网络。我的问题来自这样一个事实：我注意到，如果我运行一个具有4个核心的培训（在一个集群上，我可以选择代码使用多少个核心），那么它比任何其他数量的核心都要快得多。所以我的目标是为每个线程提供4个内核（如果可能的话，强制每个线程只使用4个内核）。根据你所说的，如果操作系统平均分配工作负载，我只需要n_个内核/4个线程。@AlbertoRolandi我想澄清的是，
Pool
不允许在池中安排单个任务，然后在四个内核上执行。相反，您要做的是在池中安排四个任务，每个任务都可以在单独的核心上执行。在我看来，您的评论就像您认为8核系统上的
Pool（2）
每个进程将使用4个线程一样，而
Pool
不是这样工作的<代码>池（2）
不能使用超过2个内核。@AlbertoRolandi当我说“平均分配工作负载”时，我的意思是当你创建一个线程时，它可能会在负载最少的内核上执行。示例：您有4个内核。当您创建4个单线程进程时，很可能每个进程都将在不同的内核上执行，因为这样没有内核是空闲的，每个进程都会得到一个完整的内核。如果您创建了两个单线程进程，那么这些进程将分配给两个内核，而其他两个内核将处于空闲状态，什么也不做。您是对的，我知道一个线程可以使用多个内核。现在我明白你的意思了。我在实验中也注意到了这一点，如果我给它n个线程对应n个内核，它的运行速度会更快。你知道有哪个库可以让我选择一个线程使用多少内核吗？