Numpyは突然すべてのCPUを使用します

Question

最近までnp.dot（A、B）のようなnumpyメソッドを使用していたときまでは、単一のコアのみが使用されていました。しかし、今日、私のLinuxマシンの8つのコアすべてがうまく使用されて以来、これが問題になっています。

最小限の作業例：私の他のラップトップ上

import numpy as np 
N = 100 

a = np.random.rand(N,N) 
b = np.random.rand(N,N) 

for i in range(100000): 
    a = np.dot(a,b) 

それは、単一のコア上のすべて正常に動作します。これはいくつかの新しいライブラリが原因でしょうか？

今朝私はpipでmatplotlibとcairocffiを更新しましたが、それだけです。

単一のコアに戻る方法はありますか？

編集：私は

np.__config__.show() 

を実行すると

私はnumpyは、マルチスレッドopenBLASライブラリにリンクされるので、これは可能性があり、次の出力

openblas_info: 
    libraries = ['openblas', 'openblas'] 
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)] 
    language = c 
    library_dirs = ['/usr/local/lib'] 
openblas_lapack_info: 
    libraries = ['openblas', 'openblas'] 
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)] 
    language = c 
    library_dirs = ['/usr/local/lib'] 
lapack_opt_info: 
    libraries = ['openblas', 'openblas'] 
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)] 
    language = c 
    library_dirs = ['/usr/local/lib'] 
blas_mkl_info: 
    NOT AVAILABLE 
blas_opt_info: 
    libraries = ['openblas', 'openblas'] 
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)] 
    language = c 
    library_dirs = ['/usr/local/lib'] 

Answer 1

を取得します。

export OPENBLAS_MAIN_FREE=1 

# Now run your python script. 

別の回避策は、ATLAS代わりのOpenBLASを使用することができますよう、スレッドアフィニティを設定するには、地球環境変数を設定してみてください。詳細については、この記事を参照してください（https://shahhj.wordpress.com/2013/10/27/numpy-and-blas-no-problemo/）。この記事では、試してみる価値のあるいくつかの他の回避策も提案しています。

Answer 2

あなたがroot権限を持っていると仮定すると、Pankaj Dagaの回答は正常にokです。

私の場合、問題を解決するために私のローカルnumpyバージョンを再インストールしました。