我正在运行一个简单的Tensorflow程序（Keras API），以在单个图像（仅CPU）上训练模型。这里的目标是了解Tensorflow如何在模型和/或数据并行性方面实现内幕前进/后退。 最初使用默认参数运行时，VTune Amplifier（Intel Profiler）显示正在生成421个线程。然后，我通过将inter_op_parallelism_threads和intra_op_parallelism_threads都设置为1来强制其在单个内核上运行来重新运行。即使这样，VTune仍显示出262个线程。 有人可以帮我理解为什么会产生这么多线程吗？这与将Python API用于Tensorflow有什么关系吗？
我在CentOS上使用带有Python 3.6的Tensorflow 1.13。