os.cpu_count()

这个函数可以用于获取当前计算机的 CPU 核心数量。在 Python 中，可以通过内置的 `os` 模块来调用该函数。示例如下：

import os

print("CPU 核心数：", os.cpu_count())

输出结果类似于：

CPU 核心数： 8

表示当前计算机有 8 个 CPU 核心。

相关问题

num_workers = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])是什么意思

这行代码的作用是计算用于数据加载的并行工作器数量。其中包括三个因素：1）机器上可用的 CPU 核心数量（即 `os.cpu_count()`）；2）每个批次所包含的样本数量（如果 `batch_size` 大于 1 的话）；3）最大工作器数量为 8。

具体来说，这行代码会根据上述三个因素计算出一个数据加载时的并行工作器数量。其中，如果 `batch_size` 是 1，那么并行工作器数量就为 0，即不进行数据加载的并行化处理。如果 `batch_size` 大于 1，那么并行工作器数量就是 `batch_size` 和 CPU 核心数量中的较小值，但不超过 8。这个值可以用于 PyTorch 的 `DataLoader` 的 `num_workers` 参数，以实现数据加载时的多进程并行处理。

nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) 代码解释

这行代码的作用是计算可以使用的最大工作线程数，其中使用了三个参数：

1. `os.cpu_count()`：获取当前计算机的 CPU 核心数。
2. `batch_size if batch_size > 1 else 0`：根据 batch_size 的大小判断是否需要多线程处理，如果 batch_size 大于 1，则使用 batch_size 作为最大线程数，否则不使用多线程。
3. `8`：设定最大线程数的上限。

`min()` 函数会返回三个参数中的最小值作为最终的工作线程数。这样设计的目的是为了避免使用过多的线程导致计算机性能下降。