利用可能なすべてのCPUリソースを使用するようにKerasを最適化する

Question

ここで私が何を言っているのか分かりません。

私はKeranoをTheanoバックエンドで実行して、基本的なニューラルネット（今のところチュートリアルをセットアップしています）をMNISTイメージで実行しています。以前は、WindowsとUbuntu 16.06でデュアルブート設定をしていたので、私は古いHPラップトップを使用していました。私はそれを引退し、私の新しい（エル）ソニーのラップトップを使用することができますので、このノートパソコンを交換しようとしています。私はUbuntu 16.06とWindows 10で同じデュアルブートを設定しました。ここに問題があります：

私は古いHP（Ubuntu）で実行すると、パフォーマンスが大幅に向上します。私は同時に両方のマシンで同じプログラムを実行し、Ubuntuシステムモニタを使用して、古いHPマシンが4つのコアすべてを使用し、したがって使用可能なCPUの100％を使用していることがわかりました。新しいソニーは1つのコアと26％のCPUを使用します。

私は可能な限り手動でマルチスレッドに対処する必要はありません。私はopenmpを無駄にしようとしましたが、HPでは4つのコアすべてを使用していません。

両方のマシンで同じ設定を行ったことは間違いありませんが、私は少し前にしてインストールしたものを忘れてしまったので、HPに余分なパッケージをインストールしている可能性があります。また、Python（2.7）とpython3を使ってみましたが、それぞれ同じ設定で行っています。

私は何を探しているのかわかりませんが、アイデアや入力は非常に高く評価されます。私はこのケースで何が関連しているかわからないので、これ以上の情報を提供できてうれしいです。そして、事前に感謝します。

Answer 1

もちろん、私は質問を投稿した直後にそれを理解しました。私は誰の時間を無駄にして申し訳ありません。

私はちょうどpipの代わりにapt-getを使ってすべてを再インストールしました。なぜ、なぜか私は初めて何かを逃したかもしれない。とにかく、

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-nose g++ libblas-dev git 

固定します。どのパッケージが確実かわからない。私は初めてsudo apt-get install theanoを使ったと思います。