Pytorch限制或增加CPU使用的核数方式

目录

• Pytorch限制或增加CPU的核数
• Python获取CPU的线程数量
• 获取CPU的线程数量
• 总结

Pytorch限制或增加CPU的核数

一般Pytorch 默认是使用一半的CPU运行的，有的时候用不到那么多得CPU资源或者占用太多资源挤压别人，这就需要限制核数。

Pytorch提供了一个限制核数的代码：

# cpu_num是一个整数
torch.set_num_threads(cpu_num)

这样就能够限制核数。

Python获取CPU的线程数量

在使用PyTorch搭建目标检测模型时，我们需要设置最佳的数据读取的进程数量；

我觉得，这个数量最好就设置成CPU的线程数量；

获取CPU的线程数量

获取CPU线程数量的代码：

from multiprocessing import cpu_count
print(cpu_count())

备注：

Python官方文档中关于multiprocessing.cpu_count()的功能是这样说的：

Return the number of CPUs in the system.

我先以为是文档描述的不准确，后来 

Andrew Svetlov在我的Python文档Bug提交中告诉我：

CPU as a shortcut for "logical processor" is very common in software engineering.

所以这里的“the number of CPUs”实际上就是指的系统可以获取到的CPU逻辑核心数；

如果是对于单个CPU而言，那就是当前CPU的线程数量；

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。