千層麪/ Theano不佔用多核而check_blas.py不使用

我在千層麪/ Theano上運行多個cpu內核的Logistic迴歸分類器。千層麪/ Theano不佔用多核而check_blas.py不使用

這是我〜/ .theanorc文件：

[global] 
OMP_NUM_THREADS=20

theano /其它/ check_blas.py消耗所有20個內核，但我的腳本沒有。當我運行：

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

我看到的openmp的值爲False：

的openmp（）文件：允許（或不）使用OpenMP在CPU上並行計算。這是創建支持 OpenMP並行操作的默認值。最好通過Theano 配置文件〜/ .theanorc或環境變量 THEANO_FLAGS來定義它。並行化僅對一些執行它的操作完成，並且即使對於實現並行操作的操作，每個操作都可以自由地遵守這個標誌或不是。您可以控制與環境變量OMP_NUM_THREADS一起使用的線程數。如果它設置爲1，我們默認禁用Theano中的openmp。 值：False

有誰知道我應該如何啓用我的腳本多核功能？

blas，atlas，openmp等安裝在我的系統上，正如我所說的，check_blas.py完美工作。

來源

2016-05-17 Ash

我找到了原因。除了OMP_NUM_THREADS = 20,openmp = True也應該在〜/ .theanorc文件中設置，現在它會消耗所有的20個內核。我〜/ .theanorc文件如下：

[global] 
OMP_NUM_THREADS=20 
openmp=True

來源

2016-05-17 00:25:51 Ash

需要注意的是，如果你使用sudo你應該把.theanorc文件/根。 – Ash

如果創建線程但不使用CPU，一種方法是從源代碼安裝openblas，並從源代碼配置和構建numpy以指向該代碼，如下所述：http://stackoverflow.com/questions/11443302 /編譯-numpy -with-openblas-integration – Ash

另外，如果你想連接你已經安裝的numpy到openblas，請閱讀：http://stackoverflow.com/questions/21671040/link-atlas-mkl-to-an-installed- numpy – Ash

千層麪/ Theano不佔用多核而check_blas.py不使用

回答

相關問題