如果你使用手电筒，你可以做:

import torch.multiprocessing as mp

mp.cpu_count()

torch中的mp库具有与python主库相同的接口，所以你也可以这样做，正如评论者所提到的:

python -c "import multiprocessing; print(multiprocessing.cpu_count())"

希望这能有所帮助!;)有多个选择总是好的。

对于python 3.4以上版本，可以使用

import os
os.cpu_count()

如果你正在寻找linux命令nproc的等价物。你有这个选项

len(os.sched_getaffinity(0))

如果你使用手电筒，你可以做:

import torch.multiprocessing as mp

mp.cpu_count()

torch中的mp库具有与python主库相同的接口，所以你也可以这样做，正如评论者所提到的:

python -c "import multiprocessing; print(multiprocessing.cpu_count())"

希望这能有所帮助!;)有多个选择总是好的。

如果你想知道物理内核的数量(不是虚拟超线程内核)，这里有一个独立于平台的解决方案:

psutil.cpu_count(logical=False)

https://github.com/giampaolo/psutil/blob/master/INSTALL.rst

注意，logical的默认值是True，所以如果你想包含超线程核心，你可以使用:

psutil.cpu_count()

这将给出与os.cpu_count()和multiprocessing.cpu_count()相同的数字，这两个都没有逻辑关键字参数。

另一种选择是使用psutil库，它在这些情况下总是很有用:

>>> import psutil
>>> psutil.cpu_count()
2

这应该可以在psutil支持的任何平台上工作(Unix和Windows)。

注意在某些情况下多处理。cpu_count可能引发NotImplementedError，而psutil将能够获得cpu的数量。这只是因为psutil首先尝试使用多处理所使用的相同技术，如果这些技术失败，它还会使用其他技术。

不知道如何添加到代码或回复消息，但这里有对jython的支持，你可以在放弃之前添加进去:

# jython
try:
    from java.lang import Runtime
    runtime = Runtime.getRuntime()
    res = runtime.availableProcessors()
    if res > 0:
        return res
except ImportError:
    pass