Python “为什么要设置？”；导出OPENBLAS_NUM_THREADS=1“；影响表演？

我尝试按照建议设置“export OPENBLAS_NUM_THREADS=1”。但我发现了一个奇怪的现象，设置此选项会显著降低我的RL算法的性能（我对TD3和SAC进行了一些测试，所有结果都一致表明“export OPENBLAS_NUM_THREADS=1”会降低性能）。这为什么会造成这么大的问题

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顺便说一句，这些算法是用Tensorflow1.13实现的，数据通过网络输入神经网络。所有测试都是在OpenAI健身房的环境中进行的。

链接指南建议在使用

ray

时特别设置此变量，但并不总是这样

AFAICS，这是因为该框架本身产生了许多进程（每个参与者一个进程或其他进程），所以每个进程使用多个线程都不会带来加速。当只有一个或只有几个进程时，情况并非如此

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总的来说，他说OpenBLAS的多线程可能与主程序的多线程“冲突”，并建议在这种情况下设置

OpenBLAS\u NUM\u THREADS=1

。然而，FAQ条目没有提供任何详细信息来验证其声明，因此它很可能已经过时了！据报道，这种“冲突”的症状是猖獗的僵局和断层。因此，如果你没有这样的东西，你是清白的。主要的Python库自己负责处理此类问题，而不是将它们推给用户，因此我非常确定，如果OpenBLAS有任何使用限制，

numpy

和

scipy

如果通过它们使用OpenBLAS，则在内部和自动执行它们。

链接指南建议在使用

ray

时特别设置此变量，但不总是这样

AFAICS，这是因为该框架本身产生了许多进程（每个参与者一个进程或其他进程），所以每个进程使用多个线程都不会带来加速。当只有一个或只有几个进程时，情况并非如此

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总的来说，他说OpenBLAS的多线程可能与主程序的多线程“冲突”，并建议在这种情况下设置

OpenBLAS\u NUM\u THREADS=1

。然而，FAQ条目没有提供任何详细信息来验证其声明，因此它很可能已经过时了！据报道，这种“冲突”的症状是猖獗的僵局和断层。因此，如果你没有这样的东西，你是清白的。主要的Python库自己负责处理此类问题，而不是将它们推给用户，因此我非常确定，如果OpenBLAS有任何使用限制，

numpy

和

scipy

如果您通过它们使用OpenBLAS，则在内部和自动执行它们。

感谢您的回答，很抱歉响应太晚。我知道他们设置它的原因，但我不明白为什么设置它会影响RL算法的最终性能。我以为这只会影响训练速度。这与我在一个单独的线程中进行网络更新有关吗？@SherwinChen OpenBLAS利用多个线程来提高其性能（您可能知道，许多线性代数操作都是令人尴尬的并行操作）。如果禁用此功能，它将降级为单线程性能。感谢更新。根据您的更新，您是否建议我们不再需要设置

OPENBLAS_NUM_THREADS=1

？顺便说一句，我不太确定我们是否同意“性能”的定义。当我设置

OPENBLAS_NUM_THREADS=1

时，超过100集的平均分数在收敛点从250到300不等。当我没有设置这个时，平均分数在300分是相当稳定的。我不明白为什么简单地设置

OPENBLAS\u NUM\u THREADS=1

就会产生如此大的影响。@shervinchen这在你的问题中是不言而喻的！你说如果设置它会“损害性能”，但没有说如果没有设置它会“导致崩溃”或任何事情。那么你为什么要设置它呢？）嗨，我已经更新了我以前的回复。我之所以设置它，是因为我想使用

ray

实现算法的分布式版本。根据文件，我设置了它。然后我发现了这个令人困惑的现象。谢谢你的回答，也很抱歉反应太晚。我知道他们设置它的原因，但我不明白为什么设置它会影响RL算法的最终性能。我以为这只会影响训练速度。这与我在一个单独的线程中进行网络更新有关吗？@SherwinChen OpenBLAS利用多个线程来提高其性能（您可能知道，许多线性代数操作都是令人尴尬的并行操作）。如果禁用此功能，它将降级为单线程性能。感谢更新。根据您的更新，您是否建议我们不再需要设置

OPENBLAS_NUM_THREADS=1

？顺便说一句，我不太确定我们是否同意“性能”的定义。当我设置

OPENBLAS_NUM_THREADS=1

时，超过100集的平均分数在收敛点从250到300不等。当我没有设置这个时，平均分数在300分是相当稳定的。我不明白为什么简单地设置

OPENBLAS\u NUM\u THREADS=1

就会产生如此大的影响。@shervinchen这在你的问题中是不言而喻的！你说如果设置它会“损害性能”，但没有说如果没有设置它会“导致崩溃”或任何事情。那么你为什么要设置它呢？）嗨，我已经更新了我以前的回复。我之所以设置它，是因为我想使用

ray

实现算法的分布式版本。根据文件，我设置了它。然后我发现了这个令人困惑的现象。