环境变量 OMP_NUM_THREADS以控制执行线程的数量。即由4线程来执行
1.OMP_NUM_THREADS的设置方法 要设置OMP_NUM_THREADS环境变量,可以使用以下方法之一: - 在命令行中使用export命令: ``` export OMP_NUM_THREADS=4 ``` 这将设置OMP_NUM_THREADS变量的值为4,表示程序将使用4个线程进行并行计算。 - 在脚本文件中使用export命令: ``` #!/bin/bash export OMP_NUM_THREADS=...
OMP_NUM_THREADS 環境變數的序列值設定在執行期間,使用執行緒預設數目,除非該數字明確地變更藉由呼叫 omp_set_num_threads 程式庫常式或明確 num_threads 上的子句平行指示詞。值為OMP_NUM_THREADS 環境變數必須是正整數。 其效果,取決於是否啟用動態調整執行緒的數目。 為一組完整的規則之間互動之相關 OMP_NUM_TH...
步骤2:配置OMP_NUM_THREADS环境变量 在Python中,可以通过以下方式来设置OMP_NUM_THREADS环境变量。例如,如果你希望使用4个线程,可以使用以下代码: importos# 设置OpenMP使用的线程数os.environ['OMP_NUM_THREADS']='4'# 这里可以更改线程数,视具体机器而定 1. 2. 3. 4. 步骤3:编写和运行PyTorch模型代码 接下...
omp_set_num_threads(4); { #pragma omp parallel for // column scan for (int x = 0; x < dim[0]; ++x) { g[x][0] = is_occupied(x, 0) ? 0 : inf; for (int y = 1; y < dim[1]; ++y) { g[x][y] = is_occupied(x, y) ? 0 : 1 + g[x][y - 1]; } for ...
num_listに単一の値が入っており、スレッド数の動的調整が使用可能であり (OMP_DYNAMICが true に設定されている)、num_threads節のない並列構文が検出された場合は、その値が、検出された並列構文に新規チームを形成するために使用可能なスレッドの最大数になります。
export OMP_NUM_THREADS=3,4,5 export OMP_DYNAMIC=false // omp_get_max_threads() returns 3 #pragma omp parallel { // Three threads running the parallel region // omp_get_max_threads() returns 4 #pragma omp parallel if(0) { // One thread running the parallel region ...
起動した"システムのプロパティ"の"詳細設定"タブに切り替え、その中の"環境変数"ボタ ンをクリックします 3. ユーザーの環境変数の"新規"ボタンをクリックし、変数名に OMP_NUM_THREADS、変数値にス レッド数(例えば 2 や 4)を入力し、"OK"ボタンでダイアログボックスを閉じます。
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = '4' 或者是用 Tensorflow 去限制: config = tf.ConfigProto() config.intra_op_parallelism_threads = 12 config.inter_op_parallelism_threads = 2 tf.session(config=config) 虽然我用的是 Pytorch,但是感觉说的很有道理,就试了试,但是并没有用 ...
3. omp_set_num_threads()库函数的设置 4. OMP_NUM_THREADS环境变量的设置 5. 编译器默认实现(一般而言,默认实现的是总线程数等于处理器的核心数) 2、3、4优先级依次降低的,也就是前面的设置可以覆盖后面的设置,当然也是相对而言,num_threads子句只会影响当前的并行区域,而omp_set_num_threads对OMP_NUM_THR...