Keras/tensorflow-限制芯数(intra\u op\u parallelism\u threads not working)

我一直在尝试在CPU集群上运行keras,为此我需要限制使用的内核数量(这是一个共享系统)。为了限制内核的数量,我在 this answer .然而,这根本不起作用。我尝试使用以下基本代码运行:

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras import backend as K
import numpy as np

conf = K.tf.ConfigProto(device_count={'CPU': 1}, 
                        intra_op_parallelism_threads=2, 
                        inter_op_parallelism_threads=2)
K.set_session(K.tf.Session(config=conf))
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
x = np.random.randn(1000, 224, 224, 3)
features = model.predict(x)

当我运行这个并检查 htop ,它使用所有(128)个逻辑核。这是keras中的虫子吗?还是我做错了什么?

Keras说我的CPU支持SSE4。1和SSE4。2,因为我没有从二进制编译,所以没有使用。从二进制文件编译也会解决原来的问题吗?

编辑 :我在从unix计算机启动keras脚本时找到了一个解决方法:

taskset -c 0-23 python keras_script.py

这将在机器的前24个内核上运行脚本。这是可行的,但如果可以从keras/tensorflow内部获得这一功能,那就更好了。