控制sklearn MLPClassifier使用的CPU核心数量？

sklearn的MLPClassifier是一个基于人工神经网络的机器学习模型，用于解决分类问题。在控制MLPClassifier使用的CPU核心数量方面，sklearn库本身并没有提供直接的参数或方法来实现。然而，我们可以通过设置操作系统的CPU亲和性来间接控制MLPClassifier使用的CPU核心数量。

CPU亲和性是指将特定的进程或线程绑定到特定的CPU核心上运行的能力。通过设置CPU亲和性，我们可以限制MLPClassifier在特定的CPU核心上运行，从而控制它使用的CPU核心数量。具体的操作步骤如下：

1. 导入相关的库和模块：

import os
import psutil

1. 获取当前系统的CPU核心数量：

num_cores = psutil.cpu_count(logical=False)

1. 设置MLPClassifier使用的CPU核心数量，例如限制为使用前两个核心：

os.sched_setaffinity(0, list(range(2)))

这样，MLPClassifier将会被限制在前两个CPU核心上运行。

需要注意的是，以上方法是基于操作系统的功能来实现的，因此在不同的操作系统上可能会有所差异。此外，具体的使用场景和需求也会影响到对CPU核心数量的控制。

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参考链接：

• 腾讯云弹性计算产品介绍
• psutil库文档