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关键字：TensorFlow 并行化、TensorFlow CPU多线程
场景：在没有GPU或者GPU性能一般、环境不可用的机器上，对于多核CPU，有时TensorFlow或上层的Keras默认并没有完全利用机器的计算能力（CPU占用没有接近100%），因此想让它通过多线程、并行化充分利用计算资源，提升效率。
1.get_inter_op_parallelism_threads(...) 获取用于独立操作之间并行执行的线程数。
此方法用于查询当前配置中，可并行执行多个独立操作（如无依赖关系的运算符）的线程池大小。独立操作间的并行性通过线程池调度实现，适用于计算图中无数据依赖的分支操作。
2.get_intra_op_parallelism_threads(...) 获取单个操作内部用于并行执行的线程数。
此方法返回单个运算符（如矩阵乘法、卷积等）内部并行计算时使用的线程数。某些复杂运算符可通过多线程加速计算，例如利用多核 CPU 并行处理子任务。
3.set_inter_op_parallelism_threads(...) 设置用于独立操作之间并行执行的线程数。
通过此方法调整线程池大小，控制独立操作间的并行度。例如，在多个无依赖关系的运算符同时运行时，提高此值可提升整体吞吐量，但需避免过度占用资源导致竞争。
4.set_intra_op_parallelism_threads(...)设置单个操作内部用于并行执行的线程数。
针对支持内部并行的运算符（如 matmul、reduce_sum），此方法设置其内部子任务的最大并行线程数。合理调整此值可优化计算密集型操作的性能，但需考虑 CPU 核心数和实际负载。
参考链接： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/config/threading
完整写法：tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(num_threads)
注意事项：线程数设置需在会话初始化前完成，且某些环境变量（如 OMP_NUM_THREADS）可能影响最终效果。
import os
# 注意：环境变量需在导入TensorFlow之前设置才能确保生效
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1" # 禁用OpenMP的多线程（由TensorFlow自己管理）
os.environ["KMP_BLOCKTIME"] = "0" # 设置线程在空闲后立即回收import tensorflow as tfdef configure_cpu_parallelism(intra_threads=8, inter_threads=2):"""参数说明：intra_threads - 控制单个操作内部并行度（如矩阵乘法），建议设为物理CPU核心数inter_threads - 控制多个操作间的并行度，建议根据任务类型调整（计算密集/IO密集）推荐设置：对于计算密集型任务，inter_threads建议设为CPU的NUMA节点数或较小数值总线程数不应超过CPU逻辑核心数（可通过os.cpu_count()查看）"""try:# 设置操作内并行线程数（针对单个操作的多核并行）tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(intra_threads)# 设置操作间并行线程数（针对计算图多个操作的流水线并行）tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(inter_threads)except RuntimeError as e:# TensorFlow运行时一旦初始化后无法修改配置print(f"配置失败：{str(e)}（请确保在创建任何TensorFlow对象前调用本函数）")# 示例配置（假设8核CPU）
configure_cpu_parallelism(intra_threads=8, inter_threads=2)# 验证配置
print("\n验证当前线程配置：")
print(f"Intra-op threads: {tf.config.threading.get_intra_op_parallelism_threads()}")
print(f"Inter-op threads: {tf.config.threading.get_inter_op_parallelism_threads()}")
print(f"物理CPU核心数: {os.cpu_count()}")
print(f"OMP_NUM_THREADS: {os.environ.get('OMP_NUM_THREADS', '未设置')}")