为什么Python只使用了4%的CPU？
Python只使用了4%的CPU的原因有以下几点：
- 解释型语言：Python是一种解释型语言，与编译型语言相比，解释型语言在执行过程中需要通过解释器逐行解释代码，这会导致相对较慢的执行速度。
- 全局解释器锁（GIL）：Python的解释器中有一个全局解释器锁（GIL），它是为了保证线程安全而存在的。GIL的存在限制了Python多线程的并行执行能力，使得在多核CPU上无法充分利用多核资源。
- 优化策略：Python的解释器对于一些计算密集型任务的优化不如编译型语言，例如C++。Python更适合用于快速开发和易读易写的任务，而不是高性能计算。
- 第三方库：Python拥有丰富的第三方库，这些库通常是用C或C++编写的，通过Python的接口调用。在执行这些库的函数时，实际的计算工作是在底层的C或C++代码中完成的，而Python解释器只是起到了调用和管理的作用，因此CPU的使用率较低。
尽管Python在CPU利用率方面存在一些限制，但它在开发效率、易用性和生态系统方面具有很大优势。对于大多数应用场景而言，Python的性能已经足够满足需求。如果需要更高的性能，可以考虑使用其他编译型语言或通过优化算法来提升Python的执行效率。
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相关·内容
在我的本地机器上，我设置了它，以便在执行ML测试时将这些依赖项安装在虚拟环境中。
tensorflow
keras
h5py
requests
pillow
tensorflow-hub
我有一些脚本，这些脚本可以通过、安装需求和执行培训。如果我可以在任何地方使用这些脚本，包括在Google深度学习平台‘m上，那就太好了，但是当我尝试在of中安装tensorflow时，它不再使用GPU，所以我假设它不再使用tensorflow的系统安装。
我也尝试了--system-site-packages标志，它说tensorflow已经安装了，但是后来它不再使用GPU了。
假设我做了以下事情
$ vir
浏览 1提问于2018-08-31得票数 1
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我需要并行运行一个程序，我使用了python，但是脚本执行使用了所有4个单元的100%，这增加了multiprocessing.Pool的温度。
有办法限制池使用的%吗？
浏览 5提问于2015-04-08得票数 1
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我需要限制以下命令的CPU使用，因为它使用了100%的CPU。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression(fit_intercept = True, n_jobs = 1)
model.fit(df_x0, df_y0)
model.predict(df_x1)
我已经设置了n_jobs == 1，并且我没有使用多进程，但是它仍然使所有内核和df_y0都占用了全部的CPU。ndim == 1，我了解到如果是这样的话，n_jobs就不会有效。
有人能告诉我为
浏览 0提问于2020-01-01得票数 4
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1回答
我在我的机器上运行一段python代码，这台机器有4个CPU。CPU状态类似于以下屏幕截图 ? 正如我们所看到的，前四个PID的CPU%值超过了90%，第一个PID甚至达到了近400%。因此，我对两个问题感到困惑： Q1-在这段代码中没有使用并行化技术。为什么这个非并行的python代码调用四个CPU而不是一个CPU呢？ Q2-前四个PID 619, 663, 664, 665之间的关系是什么？它们是否都对应于我的每个CPU？
浏览 16提问于2019-04-26得票数 1
4回答
我有英特尔i7-2600K四核，在Ubuntu 12.04上启用了超线程。我知道我可以使用import multiprocessing; multiprocessing.cpu_count()在Python中找出我有多少个核心，但这给了我8个，因为我在4个物理核心上启用了超线程。我很感兴趣的是我有多少个物理核心。有没有办法在Python中做到这一点？或者，有没有办法在Python中找出是否启用了超线程？提前感谢您的帮助！
浏览 1提问于2012-10-16得票数 12
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2回答
特快专递版核心限制歧义
、、、、
我们有一个应用程序，它使用MSSync将数据从服务器下载到客户端的server 2005中。客户端有一个双核和超线程，总共有4个内核。
我已经对Server的局限性做了大量的研究，我认为它可以归结为一个物理套接字，但在这个套接字中使用最多4个内核。但是，这提出了一些问题，与我在实践中的看法形成对比。
我们的同步过程正在使1核最大化，淹没同步进程，导致性能比具有更高GHz的设备慢10至20倍，而不是使Server 2005使用的单个核心最大化。
但是:如果允许Server在一个套接字中使用4个核心，为什么我们的同步过程只使用一个？这是因为1连接有一个专用的核心吗？还是我没有正确理解极限规格？将升
浏览 0提问于2016-12-13得票数 2
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首先，我不确定我是否应该把这作为一个Ubuntu问题还是在这里。但我猜这更像是Python问题，而不是OS问题。
我的Python应用程序运行在64核心AMD服务器上的Ubuntu之上。它通过通过GigE向.so发出呼叫，从5台ctypes摄像头中提取图像，然后对其进行处理。在我的应用程序中，我经常看到暂停，导致外部相机库丢弃相机中的帧。
为了调试这一点，我使用了流行的psutil Python包，每0.2秒在单独的线程中注销一次CPU统计数据。我在那条线上睡了0.2秒，当这种睡眠时间长得多时，我也会看到相机框被丢弃。我见过长达17秒的停顿！我的大部分处理要么是在OpenCV或Numpy (两
浏览 4提问于2015-01-07得票数 6
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当我使用python运行脚本时，我遇到了问题。我还没有在python中进行任何并行化，也没有调用任何mpi来运行脚本。我只是执行"python“，它应该只使用1个myscript.py。
但是，当我查看命令"top“的结果时，我看到python使用了几乎390%的cpus。我有一个四核，所以有8个线程。我认为这并不能帮助我的脚本运行得更快。因此，我想了解python为什么要使用多个cpu，并阻止它这样做。
有趣的是，当我运行第二个脚本时，这个脚本也占了390%。如果我运行第三个脚本，每个脚本的cpu使用率都会下降到250%。不久前，我在matlab上也遇到了类似的问题，我解决的
浏览 0提问于2012-05-03得票数 1
我们已经在2个Ejabberd服务器中启用了集群。但是，在连接到Ejabberd的78个会话(大约156个用户)和服务器进入挂起状态后，我们仍然收到CPU过载警报。
由于我们是在连接了大约150+用户之后收到警报，那么我们可以在硬件级别(如内存、处理器等)增加哪些可能的资源来解决此问题？
Ejabberd版本: 17.01 CPU数量:4(每台服务器)内存:8 8GB (每台服务器)
浏览 1提问于2018-04-25得票数 0
我想要gpu支持keras/tensorflow，这就是我为什么安装tensorflow-gpu的原因。所以我通过pip安装了tensorflow-gpu：
pip安装-升级tensorflow-gpu
这导致了以下情况：
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
> []
然后我找到了，它说我应该在安装tensorflow-gpu之后卸载tensorflow。这导致了以下情况：
Using TensorFlow backend.
----------------------
浏览 0提问于2018-03-22得票数 9
因此，我在2台笔记本电脑(2个节点)上运行slurm作业，我注意到这两台笔记本电脑都变得非常迟钝，以至于鼠标甚至不能移动。当我使用htop时，我发现作业使用了4个内核，使用率为100%。我确信这个作业不会占用太多的cpu资源。如何使slurm只使用所需的cpu能力？
浏览 29提问于2021-05-27得票数 0
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Python线程使它们占用了我的cpu的100%
全,
如何使这个脚本占用我100%的cpu？如果这个帖子不好，请解释原因！任何帮助都将不胜感激。
import threading
import sys
def isPrime(number):
# isPrime is to check if a int is Prime
if not isinstance(number,int):
#check if number is a int
raise Exception("Please enter a int. Function: isPr
浏览 2提问于2014-08-18得票数 0
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1回答
Caffe不在python中导入
、、、、
Ubuntu 18.04 Python 2.7 我的问题是我无法在python中导入caffe模块，即使我已经安装了它。我认为这是一个路径/环境变量问题。 rivaldo4t@Rivaldo-OS3:~$ python
Python 2.7.15rc1 (default, Nov 12 2018, 14:31:15)
[GCC 7.3.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
浏览 16提问于2019-03-12得票数 2
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我有一个应用程序托管在AWS ECS中，数据库在AWS RDS中。我的应用程序使用了一个基于微服务的容器架构。应用程序的前端是Angular，后端是Java和Python。目前，数据库大小约为1 1GB。随着每天插入抓取的数据，数据库的大小将逐日增加。 现在，一些查询需要4-6秒才能执行。我们需要将此应用程序托管给公众，并且将有大量用户使用该应用程序。因此，当我们使用50个用户对应用程序进行负载测试时，我发现RDS的CPU达到了100%，有些查询的执行时间超过60秒，然后超时。其他微服务(前端和后端)的CPU和内存正常。我尝试将应用程序纵向扩展到64 up和4个vCPU，但这种情况仍然存在。
浏览 17提问于2019-12-09得票数 0
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3回答
Python3小柱
、、、
有人知道psutil的cpu_freq()为什么返回为空吗？我在Debian 8.7.1上运行python3.4。我尝试过有和没有被提升的权利并且得到了同样的结果。
Python 3.4.2 (default, Oct 8 2014, 10:45:20)
[GCC 4.9.1] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import psutil
>>> psutil
浏览 1提问于2017-03-23得票数 0
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我的lambda功能大约有120 My，内存大小为1024 My。当我检查日志时，它最多只使用22 to，所以我尝试优化它，减少到128 to。
但是，当我这样做的时候，大约120毫秒的加工量上升到350毫秒左右，但仍然只使用了22毫巴。
我有点困惑，如果我只使用了22 or，那么为什么有128或1024 or可用会影响处理时间？
浏览 0提问于2018-03-18得票数 1
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我在ubuntu上使用python进行文本分析。尽管工作量很大，但程序正在执行CPU使用，如系统监视器所示，始终保持在12%的水平上。
我将程序的优先级从Normal更改为Very High，但没有任何效果。
是什么限制了我的python程序所能获得的CPU使用量，以及如何改变它，使程序能够利用更多的cpu能力？
浏览 0提问于2017-08-24得票数 26
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1回答
我一直在上使用anaconda安装。它似乎起作用了，我能够创造张量流环境。之后，我似乎遇到了一些问题。我从终端移动到Ipynb并尝试import tensorflow as tf，得到以下错误：
ImportError: dlopen(/Users/madhavthaker/Downloads/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so, 10): Library not loaded: @rpath/libcudart.8.0.dylib
Referenced from: /Us
浏览 5提问于2016-11-11得票数 0
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3回答
我正在尝试在slurm上运行一些并行代码，其中不同的进程不需要通信。我天真地使用了python的slurm包。但是，我似乎只使用了一个节点上的cpu。
例如，如果我有4个节点，每个节点有5个cpu，那么我将同时只运行5个进程。如何告诉多进程在不同的节点上运行？
python代码如下所示
import multiprocessing
def hello():
print("Hello World")
pool = multiprocessing.Pool()
jobs = []
for j in range(len(10)):
p = multiproce
浏览 1提问于2016-10-11得票数 9
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我正在尝试在集群上运行一些并行代码。集群使用slurm，我的代码是python。当我在我自己的机器上运行代码时，它使用了多个内核。但是，当我尝试在集群上运行代码时，它非常慢，并且似乎没有使用多个内核。
以下是python中的相关代码：
from multiprocessing import Pool
Nz_i=range(1,13)
p=Pool()
p.map(Err_Calc,Nz_i)
p.close()
p.join()
函数Err_Calc是在前面定义的。我不认为它的定义是相关的。
我用来在集群上运行代码的SBATCH如下：
#!/bin/bash
#SBATCH -N 1
#S
浏览 74提问于2020-03-04得票数 1
1回答
我知道python有一个GIL，它使线程不能同时运行，因此线程只是上下文切换。
为什么java是不同的？同一CPU上的线程在每种语言中都不能并行运行。
在java中创建新线程是否利用了多核机器中的核心？
python只能在同一个CPU上生成线程，这与java不同吗？
如果是这样的话，即使在java中，当使用比CPU更多的线程时，也会再次对其中几个线程进行上下文切换？
如果是这样的话，那么它与多处理有何不同？因为不能保证多个核的使用？
线程的全部意义不就是能够使用相同的内存空间吗？如果java确实在多个线程中运行其中的一些以实现多等位性，那么它
浏览 3提问于2022-04-26得票数 3
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我有一个Python脚本，它统计每个k长子字符串在一个非常大的文本中出现的次数。在存储并删除子字符串之后，它是这样做的： counts = {}
for s in all_substrings:
counts[s] = full_text.count(s) 我很惊讶地发现这个脚本平均只使用了4%的CPU。我有一个4核8线程的CPU，但是没有一个内核的使用率超过个位数。我原本期望脚本100%使用一个内核，因为它不做IO。 为什么它使用这么少的计算能力，我如何才能改进它？
浏览 15提问于2019-02-07得票数 0
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2回答
我不明白为什么我有4个线程在运行，但只使用了50%的处理器容量:实际上，这意味着只使用了2/4的处理器。
编辑:我认为这是由于限制:我的错误是5个线程同时运行，所以在默认情况下，系统将%CPU限制为2个核心(50%)。我将检查大约4个线程
浏览 4提问于2017-08-28得票数 1
2回答
我的单线程程序只使用了25%的CPU和2个核心(英特尔i5-3210M)。为什么不是50% (一个内核)？该程序正在windows764的macbook pro上测试。我认为问题出在超线程上，因为这个程序只使用一个逻辑核心(25%的cpu处理能力)。我怎样才能给我的程序更多的CPU能力？这对我来说很重要，因为这个程序处理大数据集，大约需要30个小时才能完成计算。
浏览 1提问于2014-02-07得票数 0
在我的Mac: MacBook Pro (Retina，13英寸，2015年初)
有CPU信息：
Model: MacBook Pro
Model description: MacBookPro12,1
CPU name: Dual-Core Intel Core i5
CPU rate: 2.7 GHz
CPU number: 1
Core number: 2
当我使用Python时，执行以下代码：
from multiprocessing imp
浏览 0提问于2020-08-24得票数 0
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3回答
我的硬件规格如下所示，尽管这可能并不重要。
我使用我的机器进行数据处理，这通常涉及将大量数据保存在内存中(最近，我通过在部分文件中读取以减少内存使用的方式对代码进行了许多改进，但这仍然存在问题)，我所有的分析都是用Python2.7 (numpy/scipy和大熊猫)完成的。当内存使用== 100%时，计算机性能会出现预期的迟滞。我不明白的是，为什么在代码运行完成后，它仍然缓慢(例如，打开一个~4kb文件需要20~20 4kb)，内存使用率下降到了10-50%，而CPU刚好处于空闲状态。我甚至强迫所有Python进程在任务管理器中关闭，这没有帮助。此外，懒惰持续到重新启动。
从我的硬件状态统计
浏览 3提问于2013-12-05得票数 2
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根据Ryan Mitchell所著的“用Python进行网络抓取”一书，他使用了re.compile。谁能解释一下re.compile()在这种情况下的用途，以及re.compile()
代码是用python 3编写的。
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
pages = set()
def getLinks(pageUrl):
global pages
html = urlopen("http://en.wikipedia.org"+pageUrl
浏览 27提问于2017-02-26得票数 2
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1回答
我写了这个小例子：
import multiprocessing
from functools import partial
def foo(x, fp):
print str(x) + " "+ str(fp.closed)
return
def main():
with open("test.txt", 'r') as file:
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
partial_foo = partia
浏览 1提问于2014-12-18得票数 1
2回答
我正在一个具有python2.7.6的服务器上运行一个python程序。我使用python的threading模块创建了多个线程。我已经创建了23个线程，所以我很困惑是否所有的处理器内核都被使用了，有什么方法可以在我的服务器上检查一下吗？任何建议，作为什么应该是理想的线程数目，应该产生根据处理器的数目，我们有，以提高我的程序的效率。
浏览 0提问于2016-02-11得票数 1
我的计算机CPU有4个核心，每个内核有2个线程，因为我可以通过lscpu命令获得它：
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
Address sizes: 48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s): 4
On-line CPU(s) list:
浏览 2提问于2020-06-30得票数 3
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我最近开始使用HandBrake处理我下载的一些视频，以使它们变得更轻。我使用CLI版本构建了一个小的python GUI程序来自动化处理。我正在做的是根据视频生成命令，并使用os.system执行它。如下所示：
import os
def process(args):
#some algorithm to generate cmd using args
cmd = "handbrakecli -i raw_video.mp4 -o video.mp4 -O -e x264" #example command
os.system(cmd)
os
浏览 23提问于2020-02-29得票数 1
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正常情况下，我将终止我的程序
li $v0, 10
syscall
现在，我看到了许多代码示例，它们通过跳回$ra寄存器来终止程序。
jr $ra
为什么这样可以终止程序呢？这取决于编译程序吗？
最近我看过的主要内容：
主要：
addi $sp, $sp, -4 # save return adress
sw $ra, 0($sp)
lw $a0, x #get some arguments for a function called exp
lw $a1, n
浏览 0提问于2018-03-26得票数 1
我正试图将各种系统度量从PowerShell脚本中提取出来，以供进一步处理。我已经选择了所需的数据，并使用echo将其放入txt文件中，我正试图用Python读取该文件，但当我查看Python数据时，我只会说些胡言乱语。Powershell在输出到txt文件时是否使用了一些奇怪的编码？如果是这样的话，是否有一种方法可以让PowerShell以Python可以读取的格式输出，或者指示Python读取PowerShell使用的格式？
PowerShell代码如下所示：
$Make = Get-CimInstance CIM_ComputerSystem | Select Manufacturer
浏览 3提问于2017-12-22得票数 3
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谁能告诉我为什么Python的multiprocessing.cpu_count()函数在有四个ARMv7处理器的Jetson TK1上调用时会返回1？
>>> import multiprocessing
>>> multiprocessing.cpu_count()
1
Jetson的TK1板或多或少是开箱即用的，没有人对cpusets做过手脚。在同一个Python shell中，我可以打印/proc/self/status的内容，它告诉我该进程应该能够访问所有四个内核：
>>> print open('/proc/self/s
浏览 1提问于2015-07-10得票数 20
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1回答
我使用库编写了一个守护进程。而且它一直在使用大约20%的CPU。我可以以某种方式检查程序的哪一部分使用了所有的CPU时间，因为它实际上只是在等待用户输入？我们将一如既往地感谢您的帮助！
我的守护进程已启动：
python file1：
context = daemon.DaemonContext()
context.pidfile = PidFile(pidfile)
with context:
module.run()
python file2：
def run():
end = threading.Event()
# Do something here then:
浏览 0提问于2012-07-30得票数 1
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1回答
我刚买了一台新的机器，用来运行python脚本进行大规模建模。它有两个CPU，每个CPU有4个核心(Xeon，2.8 has )。每个核心都为4个逻辑cpu核心启用了超线程。
现在来看问题:当我在8个不同的终端上运行相同的python进程时，top命令显示每个进程占用了100%的cpu。然而，终端1中的进程运行速度比终端8中的进程慢4倍。这对我来说似乎很奇怪……
我想知道这是否与进程是如何在不同的(逻辑上？)核心？有没有人知道我怎么才能跑到差不多一样的速度？
编辑(对larsmans的回应)：很好的观点。该脚本是一个运行了大约10,000次的ginat循环。每个循环读入一个文本文件(500行)
浏览 2提问于2012-04-25得票数 2
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我正在使用多处理处理编写python代码。下面是代码
import multiprocessing
import os
def square(n):
#logger.info("Worker process id for {0}: {1}".format(n, os.getpid()))
logger.info("Evaluating square of the number {0}".format(n))
print('process id of {0}: {1}'.format(n,os.getpid()))
浏览 0提问于2019-05-30得票数 3
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我习惯于使用AWS EC2来部署一个使用Apache数据的Python。最近几天，我发现当输入的数据变大时，CPU的窃取时间会变得太高(约35%)。
使用的EC2实例是t2.介质、2 CPU和4G内存。任何人都可以告诉我为什么会发生这种情况，有没有办法避免这种情况发生。
浏览 4提问于2015-12-10得票数 5
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1回答
我正试图为python程序构建一个前端服务。我选择了zerorpc在NodeJS和python之间进行通信，这很好，唯一的问题是我不能正确地使用多线程zerorpc。
我见过几个帖子讨论过zerorpc和普通线程是如何不喜欢对方的。但是，我的后端服务已经有点高级，并且使用了几个线程。
那么，现在的问题是，是否可以以某种方式将普通线程和zerorpc结合起来，还是需要重写我的主代码来使用与zerorpc相同的线程库？
我在普通线程中遇到的主要问题是启动服务器的线程完全冻结，因此不能再关闭。下面是我当前启动服务器的方式：
self.communication_thread = Thread(tar
浏览 1提问于2019-01-17得票数 0
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是的，我读到这是正常的，但在我的例子中，差距是巨大的，我无法解释，只是看：
我运行了一段时间的sar命令(最后一行)：
04:53:01 PM all 0.40 0.00 3.41 0.00 0.00 96.19
04:53:06 PM all 0.40 0.00 3.01 0.00 0.00 96.59
04:53:11 PM all 0.80 0.00 3.81 0.00 0.00 95.39
浏览 0提问于2013-11-26得票数 1
1回答
我在CentOS上运行了一个多进程python程序。这个程序不需要太多内存。有线的东西是我的64 to内存机器几乎没有内存，没有能力运行其他计算密集型的任务。有谁有同样的问题吗？
📷
更新：
在按%MEM对部分输出进行排序之后，如下所示：
21922 haoyu 20 0 12.457g 1.204g 0 T 0.0 1.9 0:00.02 python
21871 haoyu 20 0 12.433g 1.204g 0 T 0.0 1.9 0:00.02 python
21872 haoyu 20 0 12.433g
浏览 0提问于2016-09-25得票数 0
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为什么下面的代码在gas中是非法的？
# cat -n gas.asm
1
2 .code64
3 pushb $12
4
# as gas.asm
gas.asm: Assembler messages:
gas.asm:3: Error: suffix or operands invalid for `push'
这是不是匹配：
| Opcode* | Instruction | Op/En | 64-Bit Mode | Compat/Leg Mode | Description |
| 6A | PUSH imm8 | C | Valid
浏览 3提问于2012-07-02得票数 1
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我正在试着理解Python的GIL。最近我执行了一项任务，在这个任务中，我必须比较在多个输入文件上使用不同时间复杂度的不同算法执行某项任务的执行时间。我运行了一个python脚本来执行相同的操作，但是我在macOS上使用了单独的终端窗口来为不同的输入文件运行相同的python脚本。
我还在一个终端窗口中，一个接一个地为每个输入文件运行它。与以前的多窗口方法相比，每次执行的CPU时间更短，其中每个程序所用的时间是以前的两倍，但每次运行都是一次运行。(注意:在前面的方法中有4个终端窗口，python脚本只运行一个在macOS上使用clang编译的macOS可执行文件，并将输出存储在不同的文件中)。
浏览 2提问于2017-03-13得票数 1
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我在我的Docker容器中使用了以下气流版本，目前我遇到了一些与DAG损坏有关的问题
FROM apache/airflow:2.3.4-python3.9
我有其他的DAG运行在相同的参数'request_cpu‘和完美的功能，我不知道问题可能是什么
Broken DAG: [/home/airflow/airflow/dags/my_project.py] Traceback (most recent call last):
File "/home/airflow/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/ba
浏览 17提问于2022-10-05得票数 1
3回答
我使用无头NetLogo将作业通过以下代码提交给HPC服务器
#!/bin/bash
#$ -N r20p
#$ -q all.q
#$ -pe mpi 24
/home/abhishekb/netlogo/netlogo-5.1.0/netlogo-headless.sh \
--model /home/abhishekb/models/corrected-rk4-20presults.nlogo \
--experiment test \
--table /home/abhishekb/csvresults/corrected-rk4-20presults.csv
浏览 10提问于2015-02-20得票数 3
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我最近更新了VS2013到更新1，从那以后VS将CPU的使用率永久提高到25% (在一个4核英特尔i5 cpu上)，即使它应该是空闲的。我认为它有一些未完成的后台进程，所以我让它运行了一段时间，但是当它应该处于空闲状态时，它会继续使用cpu。
更新后，您是否也有类似的行为？
编辑1：我正在为vs使用git和python，所以在更新1之后可能会有一些冲突。
编辑2：在VS2013中的git集成是错误的。我在devenv.exe上运行了一个分析器，git2-msvstfs.dll占用了大部分的cpu使用，尽管它应该是空闲的。我给女士发了一份失败通知，如果你有同样的问题，请投票赞成：
编辑
浏览 8提问于2014-04-01得票数 93
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1回答
我购买了在Google上访问e2-highmem-16 (16个vCPU，128 GB内存)的机器类型，因为我需要运行大量计算成本高昂的代码。
我使用了Mac中的ssh，并在conda和我需要的所有包中安装了python，我可以运行代码。唯一的问题是，代码在VM上的运行速度几乎比在我的计算机上慢。根据计算引擎统计，我只使用了0.03%的CPU。这就是为什么它这么慢吗？如果是这样，我如何使用100%的CPU？
浏览 3提问于2020-07-04得票数 0
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我有一个Python脚本启动了一个C++可执行文件。
C++可执行文件是一个多线程程序，通常需要几个小时才能运行。按照编写C++代码的方式，如果可能的话，它将在CPU的所有核心上运行。
然而，当我运行Python脚本并检查我的任务管理器时，我看到Python脚本只使用了我的CPU的30%。我认为这30%还包括运行可执行文件的子进程的CPU使用率，因为可执行文件出现在任务管理器中，CPU使用率为0% (但它确实在运行并产生结果)。有时候，可执行文件的CPU使用率会飙升到7%，然后直接下降到0%。
有什么方法可以增加这个子进程的CPU使用率来节省时间吗？
编辑:也许我应该指定这个Python脚本是
浏览 0提问于2017-03-31得票数 1
我有一个与-rtsopts链接的程序，并调用了+RTS -s，在时间上我得到了以下内容：
INIT time 0.000s ( 0.001s elapsed)
MUT time 4.047s ( 9.694s elapsed)
GC time 0.578s ( 0.514s elapsed)
RP time 0.000s ( 0.000s elapsed)
PROF time 0.000s ( 0.004s elapsed)
EXIT time 0.000s ( 0
浏览 2提问于2015-06-27得票数 1
回答已采纳
我从下载了用于python3.6.0的tensorflow软件包，然后通过pip安装，它显示了成功。当我将tensorflow导入为tf时，它失败了，如下所示
将tensorflow作为tf导入
浏览 1提问于2017-09-07得票数 1
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