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控制sklearn MLPClassifier使用的CPU核心数量?

sklearn的MLPClassifier是一个基于人工神经网络的机器学习模型,用于解决分类问题。在控制MLPClassifier使用的CPU核心数量方面,sklearn库本身并没有提供直接的参数或方法来实现。然而,我们可以通过设置操作系统的CPU亲和性来间接控制MLPClassifier使用的CPU核心数量。

CPU亲和性是指将特定的进程或线程绑定到特定的CPU核心上运行的能力。通过设置CPU亲和性,我们可以限制MLPClassifier在特定的CPU核心上运行,从而控制它使用的CPU核心数量。具体的操作步骤如下:

  1. 导入相关的库和模块:
代码语言:txt
复制
import os
import psutil
  1. 获取当前系统的CPU核心数量:
代码语言:txt
复制
num_cores = psutil.cpu_count(logical=False)
  1. 设置MLPClassifier使用的CPU核心数量,例如限制为使用前两个核心:
代码语言:txt
复制
os.sched_setaffinity(0, list(range(2)))

这样,MLPClassifier将会被限制在前两个CPU核心上运行。

需要注意的是,以上方法是基于操作系统的功能来实现的,因此在不同的操作系统上可能会有所差异。此外,具体的使用场景和需求也会影响到对CPU核心数量的控制。

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参考链接:

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