onehotencoder labelencoder categorical_features python multithreading scikit-learn

python - labelencoder - onehotencoder



Multithreading sin intención en python(scikit-learn) (2)

Si está utilizando MKL, intente

export MKL_NUM_THREADS=1

Para Numpy con OpenBLAS:

export OPENBLAS_NUM_THREADS=1

Para algunas versiones de Numpy se ha sugerido esta variación:

export NUMEXPR_NUM_THREADS=1

La variable de entorno debe establecerse antes de ejecutar el script (la configuración dentro del script en sí no tiene el efecto deseado). Para configurar subprocesos en tiempo de ejecución, vea: Establecer el número máximo de subprocesos en tiempo de ejecución en numpy / openblas

Consulte lo siguiente para identificar cómo se configura su numpy: ¿Cómo verificar el enlace blas / lapack en numpy / scipy?

Estoy usando el submódulo de mezcla del módulo sklearn para el modelo de mezcla gaussiana ... Cuando ejecuto mi código en un sistema multinúcleo, usa múltiples núcleos, aunque no lo solicite en el código. ¿Es esto un comportamiento predeterminado? Y más importante, ¿cómo puedo desactivarlo?

Gracias