numpy linalg.eig（）会阻止多处理吗？

Question

我正在尝试与多处理模块并行运行一个函数。然而似乎存在僵局。这似乎是由于numpys：

np.linalg.eig

如果我取消注释此函数，我的代码将按预期运行。这是否由于某些低级别的blas / laplack实现而发生？还有办法规避这个吗？

编辑： 好的，这需要一段时间。这是我可以减少代码的最小值，同时保持问题。模型类构成神经网络。在循环中修改该NN，然后调用并行函数。评估这些功能不需要该模型。但是，如果我：

，代码才会完成

• 缩小模型参数（即设置N_MAX = 100）
• 请勿致电perturbate()
• 请勿在{{1​​}}
中致电np.linal.eig()

```

build_single_bridge()

```