一般Pytorch 默认是使用一半的CPU运行的,有的时候用不到那么多得CPU资源或者占用太多资源挤压别人,这就需要限制核数。Pytorch提供了一个限制核数的代码:
# cpu_num是一个整数
torch.set_num_threads(cpu_num)
这样就能够限制核数。
参考文献
[1]限制或增加pytorch的线程个数!指定核数或者满核运行Pytorch!!!
[2]pytorch常见问题之cpu占满
Pytorch默认使用多个CPU核心,但可通过设置torch.set_num_threads(cpu_num)来限制使用的核心数量,以优化资源利用。
一般Pytorch 默认是使用一半的CPU运行的,有的时候用不到那么多得CPU资源或者占用太多资源挤压别人,这就需要限制核数。Pytorch提供了一个限制核数的代码:
# cpu_num是一个整数
torch.set_num_threads(cpu_num)
这样就能够限制核数。
[1]限制或增加pytorch的线程个数!指定核数或者满核运行Pytorch!!!
[2]pytorch常见问题之cpu占满
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PyTorch 2.5
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

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