检查或关闭Numpy/SciPy并行计算

Question

我正在使用sklearn这个库进行K-Means聚类。

虽然我按照sklearn的说明设置了参数n_jobs = 1，并且确实只运行了一个进程，但这个进程似乎会占用我机器上所有的CPU。也就是说，在top命令中，我可以看到这个python任务在一个4核的机器上使用了大约400%的CPU。

为了更清楚，如果我设置n_jobs = 2，那么就会有两个python实例在运行，但每个实例又会使用200%的CPU，依然占用了我机器的所有4个核心。

我觉得这个问题可能和NumPy/SciPy的并行处理有关。

有没有办法验证我的猜想？有没有办法关闭NumPy/SciPy中的任何并行处理呢？

Answer 1

确实，在我的情况下，BLAS，或者说OpenBLAS，负责处理并行计算。

解决办法是把环境变量 OMP_NUM_THREADS 设置为 1。

这样一来，一切就都正常了。