控制scikit-learn矩阵分解（NMF，ICA）使用的CPU数量

Question

我正在Ubuntu 16.04计算机上使用几种scikit-learn v20s矩阵分解算法。我发现无论我的机器上可用的CPU数量如何，NMF和ICA都会使用其中的一半。例如，在具有16 cpus的Google云端VM上运行NMF，并使用Unix top命令检查cpu的使用情况，我发现Python进程使用800％（8 CPU）

使用LDA时，有一个njobs选项，表面上让您对此产生影响。但是，有谁知道是否可以控制NMF或ICA使用的CPU数量？如果我不影响将要在每个任务中使用的cpus数量，则很难并行执行多个不同的分解任务。