python提示The code use cpu！！！

根据引用内容，当提示"The code use cpu！！！"时，这意味着代码使用了CPU资源。CPU资源的使用是受一系列因素限制的。首先，objective_duration_limit是一个上限，它与区块的CPU限制、单个交易的CPU限制、交易头的配置以及用户可用的CPU限制有关。对于用户而言，能够改变的只有通过质押获得的CPU时间。用户可用的CPU时间是有限的。因此，如果代码使用了大量的CPU资源，可以通过以下几个方法来解决：
1. 将交易提交到更快的RPC节点等待全网可用的CPU资源增加。通过选择配置高、CPU空闲的RPC节点，可以获得更快的CPU资源。
2. 增加账户的可用CPU资源。这可以通过错峰分配CPU资源，即在高峰期之外增加CPU资源的分配。
3. 增加质押比例，以获得更多的CPU使用权重。通过质押更多的EOS在CPU资源上，可以获得更多的CPU使用权重。

综上所述，当代码使用了CPU资源时，可以通过选择更快的RPC节点、增加账户的可用CPU资源和增加质押比例来解决CPU资源的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\keras\initializers\initializers_v2.py:120: UserWarning: The initializer VarianceScaling is unseeded and being called multiple times, which will return identical values each time (even if the initializer is unseeded). Please update your code to provide a seed to the initializer, or avoid using the same initalizer instance more than once. warnings.warn(

这段代码是 TensorFlow 运行时输出的一些信息。它告诉我们当前 TensorFlow 的二进制文件已经优化过，使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来提高性能，同时也提醒我们如果要在其他操作中也使用这些 CPU 指令，需要重新编译 TensorFlow 并使用相应的编译器标志。此外，还有一个 Keras 的警告，提示使用了未设置种子的 VarianceScaling 初始化器，并且被多次调用，会返回相同的值。建议在初始化器中设置种子，或避免多次使用同一初始化器实例。

如何限制python只使用1个cpu核，要求在windows

在Windows系统上，`multiprocessing`模块并不支持`cpu_affinity()`方法，但你可以使用`psutil`模块来实现类似的功能。`psutil`是一个跨平台的Python库，可用于获取系统信息、进程信息等。

以下是一个使用`psutil`模块的例子，它将Python进程限制为使用第一个CPU核心：

import psutil
import os

def limit_cpu():
    p = psutil.Process(os.getpid())
    p.cpu_affinity([0])

if __name__ == '__main__':
    # limit the process to use only the first CPU core
    limit_cpu()

    # your code here

在这个例子中，我们导入了`psutil`模块，并使用`os.getpid()`函数获取当前Python进程的PID。然后，我们使用`psutil.Process()`方法创建一个进程对象，并使用`cpu_affinity()`方法将进程限制为第一个CPU核心。最后，我们在`if __name__ == '__main__':`语句中调用`limit_cpu()`函数来限制Python进程使用的CPU核心。

需要注意的是，这种方法只是在进程级别上限制了CPU的使用，而不是线程级别或函数级别。如果你的Python程序使用了多线程或多进程，或者你的函数调用了其他函数，这些线程或函数可能会使用其他CPU核心。