python创建线程不回收 python多线程会运行在多个cpu么？
python多线程会运行在多个cpu么？
不可以，python目前不适合多线程在多核上运行。只能使用单核。如果需要多核，可以考虑多进程模式。
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行？怎么实现？
It 问这个问题的全是小白人。Isn 培训后直接用Java调用pb文件不好吗？【捂脸】tensorflow发球是做什么的？
模型本身只是一组参数和框架。使用多少线程来运行它取决于应用方法，与训练无关。如果能部署分布式计算，就可以实现多线程多服务器的分布式计算。如果你能 不部署它，没有办法。
python可以创建多少个进程？
因为GIL的存在，python中的多线程并不是真正的多线程。如果要充分利用多核CPU的资源，大多数情况下需要使用python中的多进程。Python提供了一个非常易用的多进程包multiproce。Ssing，只需要定义一个函数，其他的事情Python都会做。有了这个包，你可以很容易地完成从单个进程到并发执行的转换。
多处理支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，并提供诸如进程、队列、管道和锁等组件。
python的优点不包括什么？
Python的优势不包括以下内容:
多线程和速度
Python 的整体性能较慢，有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。
Python长期以来重视编程的容易程度，而不是运行时的速度。当你用C或C写的高速外部库(如Numpy和Numba)在Python中完成这么多性能密集型任务时，你会发现Python重视编程的易用性。实用性也是不错的选择。然而，Python 的开箱即用性能还是落后于其他语言，比如Nim和Julia，它们的语法一样简单，但是可以编译成机器码，具有更高的性能优势。
Python可以 不能充分利用多核处理器，这是一个由来已久的问题。它确实有线程功能，但是它的线程功能仅限于单核。尽管Python可以使用多个流程，但是调度和同步这些子流程的结果并不总是有效的。
打包和可执行文件
即使在Python 的诞生，Python仍然没有很好的方法生成可执行文件(exe程序等。)，我们只能通过第三方工具来解决。而且用起来比较麻烦。
包管理和项目管理
当你想把一个本地复杂的Python项目移植到服务器上，你就知道Python项目管理有多痛苦了。你需要不断的安装项目依赖，可能会有依赖，就像俄罗斯的俄罗斯娃娃，你可以 恨不得直接吃键盘。。
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