检查或关闭Numpy / SciPy并行化

Question

我正在从sklearn包中运行一些K-Means聚类。

虽然我按照sklearn文档中的说明设置参数n_jobs = 1，虽然单个进程正在运行，但该进程显然会消耗我机器上的所有CPU。也就是说，在top中，我可以看到python作业正在使用，比如在4核计算机上使用400％。

要明确的是，如果我设置n_jobs = 2，那么我会运行两个python实例，但每个实例使用200％的CPU，再次消耗我机器的所有4个内核。

我认为这个问题可能是NumPy / SciPy层面的并行化。

有没有办法验证我的假设？有没有办法关闭NumPy / SciPy中的任何并行化，例如？

Answer 1

确实BLAS，或者我的OpenBLAS，正在执行并行化。

解决方案是将环境变量OMP_NUM_THREADS设置为1。

然后一切都是正确的。