在深度学习中 "mxnet",限制核心数 (cpu)
In Deep Learning "mxnet", restrict number of core (cpu)
命令 "ctx=mx.cpu()" 正在占用所有可用的 CPU。如何限制仅使用特定数量 - 比如说 8 个核心中的 6 个
不幸的是 - 没有。即使 cpu 上下文将 int 作为 input argument:
def cpu(device_id=0):
"""Returns a CPU context.
根据官方文档:
Parameters
----------
device_id : int, optional
The device id of the device. `device_id` is not needed for CPU.
This is included to make interface compatible with GPU.
但是,理论上,由于存在 device_id 参数,因此将来可能会更改。但目前 MXNet 占据了所有可用的内核。
命令 "ctx=mx.cpu()" 正在占用所有可用的 CPU。如何限制仅使用特定数量 - 比如说 8 个核心中的 6 个
不幸的是 - 没有。即使 cpu 上下文将 int 作为 input argument:
def cpu(device_id=0):
"""Returns a CPU context.
根据官方文档:
Parameters
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device_id : int, optional
The device id of the device. `device_id` is not needed for CPU.
This is included to make interface compatible with GPU.
但是,理论上,由于存在 device_id 参数,因此将来可能会更改。但目前 MXNet 占据了所有可用的内核。