[多进程优化] 在脚本中尝试加入对numpy多线程限制

[giansha]

在exp_anomaly_detection.py中，下面二值化会消耗较多时间并且numpy占用的大量线程空转，进而导致其余进程无法分配到CPU资源（其余各种numpy计算同理）：

...
# (3) evaluation on the test set
pred = (test_energy > threshold).astype(int)
...

在脚本中可尝试加入对numpy多线程限制以提高多个python进程中CPU计算的效率：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=xx

python -u run.py \
  --task_name anomaly_detection \
  --is_training 1 \
...

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=xx

export OMP_NUM_THREADS=16
export OPENBLAS_NUM_THREADS=16
export MKL_NUM_THREADS=16
export VECLIB_MAXIMUM_THREADS=16
export NUMEXPR_NUM_THREADS=16

python -u run.py \
  --task_name anomaly_detection \
  --is_training 1 \
...