namespace paddle { namespace platform { void SetNumThreads(int num_threads) { #ifdef PADDLE_USE_OPENBLAS // windows has no support for openblas multi-thread // please refer to: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/7234 #ifdef _WIN32 if (num_threads > 1) { num_threads = 1; ...
this->cpu_math_library_num_threads_ = cpu_math_library_num_threads; this->use_mkldnn_ = use_mkldnn; class Classifier { public: explicit Classifier(const std::string &model_dir, const bool &use_gpu, const int &gpu_id, const int &gpu_mem, ...
# model load config use_gpu 0 gpu_id 0 gpu_mem 4000 cpu_math_library_num_threads 10 use_mkldnn 0 # det config max_side_len 960 det_db_thresh 0.3 det_db_box_thresh 0.5 det_db_unclip_ratio 1.6 use_polygon_score 1 det_model_dir ./inference/det/ # cls config use_angle_cls 0 cl...
# model load configuse_gpu 0gpu_id 0gpu_mem 4000cpu_math_library_num_threads 10use_mkldnn 0# det configmax_side_len 960det_db_thresh 0.3det_db_box_thresh 0.5det_db_unclip_ratio 1.6use_polygon_score 1det_model_dir ./inference/det/# cls configuse_angle_cls 0cls_model_dir ./inferenc...
cpu_config.set_cpu_math_library_num_threads(5)#aistudio上运行有提升,i7上没提升,这3项设置看硬件 这样设置后,对比同样yolo3模型用paddledetection的infer(0.068fps)跑要快。可以看到paddledetection跑的时候cpu是一下100%一下35%,paddlehub这样设置后,在i7是一直100% In [ ] # 查看当前挂载的数据集目录, ...
PyTorch会默认使用所有线程和核心进行计算吗?默认情况下,PyTorch会尽可能使用所有可用的CPU核心和线程。这一行为可以通过环境变量来调整,例如,可以设置OMP_NUM_THREADS环境变量来限制OpenMP使用的线程数,从而控制核心的使用数量。 如果需要在PyTorch中显式控制核心和线程的使用,可以通过设置这些环境变量进行调整。例如,对于In...
exportOPM_NUM_THREADS=4&&./build/tools/caffe train--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt OPM_NUM_THREADS用于设置MKL的线程数,详细说明参见《Intel MKL 多线程设置》 在我的电脑上(CentOS6.5,双至强24核处理器/32GB),用时大约9分钟,比使用OpenBLAS-openmp快了大约1分钟,参见上一篇博文《Caffe:CPU模式...
运行:// MKL_NUM_THREADS=1 numactl -C 48 -l ./gemmbench 1 4096 11008// MKL_NUM_THREADS=16 numactl -C 48-63 -l ./gemmbench 1 4096 11008// MKL_NUM_THREADS=1 numactl -C 48 -l ./gemmbench 128 4096 11008// MKL_NUM_THREADS=16 numactl -C 48-63 -l ./gemmbench 128 4096 ...
2.num_workers默认为0即可;或者 3. 在Linux进行代码运行 有一些内容需要说明:在Windows下面,设置num_threads,除了在做数据加载的时候,设置num_workers,还可以用torch.set_num_threads(4)多线程,单线程,都会用多个CPU核,跑多个CPU core的的。只是CPU利用率不高。你设置8线程,12线程,CPU会在每个核上,都进行分配...
Before the pardiso function was called, mkl_set_num_threads( n ); was called to set the number of threads to 'n'. I monitored the CPU usage using the task manager in Windows and found that the usage is 100% even when n is 1. I also used the environment variable "MKL_NUM_THREAD...