为什么” NumExpr 默认为 8 个线程。 ” python 中显示警告消息？

Question

我正在尝试使用 python 中的 lux 库来获取可视化建议。它显示诸如 NumExpr defaulting to 8threading. 之类的警告。

import pandas as pd
import numpy as np
import opendatasets as od
pip install lux-api
import lux
import matplotlib

然后：

link = "https://www.kaggle.com/noordeen/insurance-premium-prediction"
od.download(link) 
df = pd.read_csv("./insurance-premium-prediction/insurance.csv")

但是，一切都很好。有什么问题或者我应该忽略它吗？ 警告显示如下：

Answer 1

在大多数情况下，这并不是真正值得担心的事情。该警告来自此函数，此处为最重要的部分：

...
    env_configured = False
    n_cores = detect_number_of_cores()
    if 'NUMEXPR_MAX_THREADS' in os.environ:
        # The user has configured NumExpr in the expected way, so suppress logs.
        env_configured = True
        n_cores = MAX_THREADS
...
    if 'NUMEXPR_NUM_THREADS' in os.environ:
        requested_threads = int(os.environ['NUMEXPR_NUM_THREADS'])
    elif 'OMP_NUM_THREADS' in os.environ:
        requested_threads = int(os.environ['OMP_NUM_THREADS'])
    else:
        requested_threads = n_cores
        if not env_configured:
            log.info('NumExpr defaulting to %d threads.'%n_cores)

所以如果两者都不是设置 NUMEXPR_MAX_THREADS 或 NUMEXPR_NUM_THREADS 或 OMP_NUM_THREADS 时，NumExpr 使用的线程数与内核数相同（即使 文档说“最多 8”，但这不是我看到的 在代码中）。

您可能想要使用另一数量的线程，例如，当计算真正巨大的矩阵时，人们可以从中受益，或者使用更少的线程，因为没有任何改进。在 shell 中或在导入 numexpr 之前设置环境变量，例如

import os
os.environ['NUMEXPR_MAX_THREADS'] = '4'
os.environ['NUMEXPR_NUM_THREADS'] = '2'
import numexpr as ne