Почему GridSearchCV в scikit-learn порождает так много потоков

Вот вывод pstree моего текущего работающего GridSearch, мне любопытно посмотреть, какие процессы происходят, и есть кое-что, что я пока не могу объяснить.

 ├─bash─┬─perl───20*[bash───python─┬─5*[python───31*[{python}]]]
 │      │                          └─11*[{python}]]
 │      └─tee
 └─bash───pstree

Я удалил все, что не имеет отношения к делу. Фигурные скобки означают темы.

• Появление perl связано с тем, что я использовал parallel -j 20 для запуска своих заданий на python. Как видите, 20* действительно показывает, что процессов 20.
• Процесс bash перед каждым из процессов python связан с активацией виртуальной среды Anaconda с помощью source activate venv.
• Внутри каждого процесса Python порождаются еще 5 процессов Python (5*). Это потому, что я указал от n_jobs=5 до GridSearchCV.

На этом мое понимание заканчивается.

Вопрос: кто-нибудь может объяснить, почему существуют еще 11 потоков python (11*[{python}]) вместе с поиском по сетке, и 31 поток python (31*[{python}]) порождаются внутри каждого из 5 заданий поиска по сетке?

Обновление: добавлен код для вызова GridSearchCV

Cs = 10 ** np.arange(-2, 2, 0.1)
skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
clf = LogisticRegression()
gs = GridSearchCV(
    clf,
    param_grid={'C': Cs, 'penalty': ['l1'],
                'tol': [1e-10], 'solver': ['liblinear']},
    cv=skf,
    scoring='neg_log_loss',
    n_jobs=5,
    verbose=1,
    refit=True)
gs.fit(Xs, ys)

Обновление (27 сентября 2017 г.):

Я собрал тестовый код, чтобы вы могли легко воспроизвести его, если интересно.

Я протестировал тот же код на Mac Pro и нескольких машинах с Linux и воспроизвел результат @igrinis, но только на Mac Pro. На машинах с Linux я получаю другие числа, чем раньше, но стабильно. Таким образом, количество созданных потоков может зависеть от конкретного потока данных в GridSearchCV.

python─┬─5*[python───31*[{python}]]
       └─3*[{python}]

Обратите внимание, что pstree, установленный homebrew/linuxbrew на компьютерах Mac Pro и Linux, отличается. Здесь я размещаю точные версии, которые я использовал:

Мак:

pstree $Revision: 2.39 $ by Fred Hucht (C) 1993-2015
EMail: fred AT thp.uni-due.de

Линукс:

pstree (PSmisc) 22.20
Copyright (C) 1993-2009 Werner Almesberger and Craig Small

Версия для Mac, похоже, не имеет возможности отображать потоки, и я подумал, что это может быть причиной того, что они не видны в результате. Я еще не нашел способа легко проверить потоки на Mac Pro. Если вы знаете способ, пожалуйста, прокомментируйте.

Обновление (2017-10-12)

В другом наборе экспериментов я подтвердил, что установка переменной среды OMP_NUM_THREADS имеет значение.

До export OMP_NUM_THREADS=1 было много (в данном случае 63) потоков без неясного использования, созданных, как описано выше:

bash───python─┬─23*[python───63*[{python}]]
              └─3*[{python}]

Линукс parallel здесь не используется. n_jobs=23.

После export OMP_NUM_THREADS=1 потоки не порождались, но 3 процесса Python все еще существуют, об использовании которых я до сих пор не знаю.

bash───python─┬─23*[python]
              └─3*[{python}]

Сначала я столкнулся с OMP_NUM_THREADS, потому что это вызывает ошибку в некоторых моих заданиях GridSearchCV, сообщения об ошибках примерно такие

OMP: Error #34: System unable to allocate necessary resources for OMP thread:
OMP: System error #11: Resource temporarily unavailable
OMP: Hint: Try decreasing the value of OMP_NUM_THREADS.