mac电脑 print(multiprocessing.cpu_count)打印不出想要的进程数

您需要将 `multiprocessing.cpu_count()` 函数调用成 `multiprocessing.cpu_count()`，注意后面的括号是必须的，因为它是一个函数调用。正确的代码应该是：

import multiprocessing

print(multiprocessing.cpu_count())

这样就可以打印出您想要的进程数了。

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multiprocessing.cpu_count()

multiprocessing.cpu_count() 是Python中multiprocessing库中一个函数，用于返回系统中的CPU核心数。该函数不接受任何参数，直接返回一个整数值。

这个函数的作用在于，帮助开发者确定当前系统中的CPU核心数量，从而可以更好地进行多进程并行计算的任务调度和资源分配。

在现代计算机系统中，CPU核心数量的增加已经成为提高计算性能的一个重要手段。通过利用多个CPU核心进行并行计算，可以大大缩短计算任务的运行时间。因此，在编写涉及到大量计算的程序时，了解系统中CPU核心数量是非常重要的。

使用multiprocessing.cpu_count()函数，可以方便地获取系统的CPU核心数量。开发者可以根据返回的结果来决定如何设计并行计算的任务拆分和调度。通常情况下，可以将任务分成多个子任务，每个子任务利用一个CPU核心进行计算，最终将子任务的结果合并起来得到最终的计算结果。

需要注意的是，返回的CPU核心数量并不意味着每个核心的性能都相同。不同的CPU核心可能具有不同的架构和性能特点。在进行多进程并行计算时，除了考虑核心数量外，还需要结合具体的任务特点和硬件条件，综合考虑资源分配和任务调度的问题，以实现最佳的并行计算效果。

# set parameters: cpu_count = multiprocessing.cpu_count() # 4 vocab_dim = 100 n_iterations = 1 # ideally more.. n_exposures = 10 # 所有频数超过10的词语 window_size = 7 n_epoch = 4 input_length = 100 maxlen = 100 batch_size = 32

这段代码中定义了一些变量，包括：

- cpu_count：计算机 CPU 的核心数。
- vocab_dim：词向量的维度。
- n_iterations：模型的迭代次数。
- n_exposures：在语料库中至少出现 n_exposures 次的词语才会被考虑。
- window_size：词窗口的大小，用于指定每个词语周围的上下文单词个数。
- n_epoch：模型的训练轮数。
- input_length：输入序列的长度。
- maxlen：文本序列的最大长度。
- batch_size：训练时每个 batch 的大小。