通过替代STL std :: allocator的固定块来防止堆碎片错误并提高执行速度
2022-05-26 19:57:46
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并行TensorFlow DataLoader
这个简单的项目旨在并行加载数据（尤其是视频数据）以提高整个系统的效率。该框架如下所示：
我们派生$ K $线程来加载和解码CPU中的数据，并维护一个全局FIFO队列来存储数据。 需要一个主要任务线程在GPU中训练网络。 如果加载批处理数据的时间大于在GPU中进行训练的时间，则效率将大大提高。 仿真实验结果如下所示（加载一批数据的时间设置为1秒，一步训练的时间设置为0.2秒）：
图1：串行加载数据，CPU使用率仅为5.3％
图2：派生10个线程来加载数据，CPU使用率接近30％，几乎是串行版本的6倍。
无花果3：分叉30个线程来加载数据
中文博客，网址为 。
2022-05-25 14:38:14
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B站“黑马程序员匠心之作|C++教程从0到1入门编程,学习编程不再难”
第5阶段-C++提高编程 课件
2022-05-24 22:08:42
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