TensorFlow能够并行处理多个任务，而队列是一种强大的异步计算机制。
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2021-08-04 11:43:13
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参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）对于队列，修改队列状态的操作主要有Enqueue、EnqueueMany和Dequeue。以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列。#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-# coding=utf-8 """@author: Li Tian@con...
原创
2021-11-16 17:38:13
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深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据，而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销，所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题，而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。实现队列在Python中是没有提供直接实现队列的函数的，所以通常会使用列表模拟队列。 而TensorFlow提供了整套实现队列的函数和方法，在TensorFlow中，队列和变量类似，都是计算图上有状态的节点。操作队
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2024-04-13 13:36:22
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import tensorflow as tf1 tensorflow加速数据读取训练模型往往需要处理大量数据,数据的读取是训练的第一步,因此数据的读取速度直接影响训练速度.虽然每次读取的数据是在内存中处理,处理速度很快,但是提取数据的速度会影响数据的输送,因此Tensorflow为加快数据提取速度,开启了线程+队列处理模式,以提高数据提取速度. 处理函数:tf.train.start_queue
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2024-10-20 21:30:39
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本节学习资源来自《TensorFlow深度学习应用实践》TensorFlow 队列队列（Queue）是一种最为常用的数据
原创
2018-09-18 22:01:56
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在标准系统上通常有多个计算设备.
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 用指定字符串来标识这些设备. 比如:
"/cpu:0": 机器中的 CPU
"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
"/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...
在Tensorflow程序中，我们会经常看到 with tf.device("/cpu:0"): 这个语
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2024-04-28 15:07:44
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正文共1699个字，2张图，预计阅读时间5分钟。TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。Coordinator主要用来实现多个线程同时停止，QueueRunner用来创建一系列线程。
Coordinator
根据官方文档，Coordinator主要有三个方法：1、
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2024-04-15 23:28:41
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队列：队列是先进先出的数据结构，就是先进入队列的数据，先被获取。但是有一种特殊的队列叫做优先级队列，它会对插入的数据进行优先级排序，保证优先级越高的数据首先被获取，与数据的插入顺序无关。 |
**public **ThreadPoolExecutor(**int **corePoolSize,核心线程数 **int **maximumPoolSize, 非核心线程数 **long **keepA
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2024-04-22 07:31:33
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队列会帮我们创建一个辅助线程 . 里面只能添加NSOperation 以及子类的对象 NSOperation 是一个操作单元 ,用来执行方法 , 是一个抽象类 , 必须子类化或者使用系统创建好的子类 (NSIn
原创
2014-09-18 19:11:05
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参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）一个简单的程序来生成样例数据。#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-# coding=utf-8 """@author: Li Tian@contact: 694317828@.com@software: pycharm@file: samp...
原创
2021-11-16 17:38:22
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import tensorflow as tf queue
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2019-05-18 12:42:00
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概述
线程安全队列可以分为，阻塞线程安全队列和非阻塞线程安全队列
阻塞线程安全队列常用为ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue
非阻塞线程安全队列一般为ConcurrentLinkedQueuetransient关键字将不需要序列化的属性前添加关键字transient，序列化对象的时候，这个属性就不会被序列化。
1、transient底层实现原理是什么？
ja
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2023-06-12 16:44:06
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1.什么是阻塞队列 我们知道，PriorityQueue、LinkedList这些都是非阻塞队列。在我们使用非阻塞队列的时候有一个很大问题，它不会对当前线程产生阻塞，那么在面对类似消费者-生产者的模型时，就必须额外地实现同步策略以及线程间唤醒策略，这个实现起来就非常麻烦。但是有了阻塞队列就不一样了，它会对当前线程产生阻塞，比如一个线程从一个空的阻
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2023-08-19 21:46:46
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一、线程池的状态RUNNING: 可以接收新任务;可以处理阻塞队列任务SHUTDOWN: 不会接收新任务;但会处理阻塞队列剩余任务STOP: 会中断正在执行的任务；并抛弃阻塞队列任务TIDYING: 任务全部执行完毕，活动线程为0，即将进入终结TERMINATED: 终结二、ThreadPoolExecutor构造方法ThreadPoolExecutor是jdk提供的线程池
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2023-07-19 06:58:59
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在web应用中，单个进程或者机器的响应速度有限，类似大量数据导入导出的操作的数量如果不加限制，会导致服务器cpu被吃满，导致其他一些很简单的请求无法及时响应的问题。针对这个限制提出了如下要求。1. 先到达的请求先执行: 先入先出原则2. 只能同时执行若干请求:避免cpu被吃满3. 异步执行:如果长时间执行会长期占用iis的工作线程基于上述的要求我设计了一个队列。这个队列我们需要稍微提一个组件，Pa
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2024-04-15 12:59:42
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第一步：创建一个无边界自动回收的线程池，在此用 JDK提供的ExecutorService类 此线程池。如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）能够创建的最大线程大小。
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2016-06-02 13:54:39
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://docs.python.org/3.7/library/concurrency.htmlpython程序默认是单线程的，也就是说在前一句语句执行完之前后面的语句不能继续执行先感受一下线程，一般情况下：def testa():
sleep(1)
print "a"
def testb():
sleep(1)
print "b"
testa()
te
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2023-06-20 15:06:46
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当一个线程第一次被创建时，系统假定线程不会用于任何与用户相关的任务。这样可以减少线程对系统资源的要求。但是，一旦该线程调用一个与图形用户界面有关的函数 (如检查它的消息队列或建立一个窗口 )，系统就会为该线程分配一些另外的资源，以便它能够执行与用户界面有关的任务。特别是，系统分配了一个THREADINFO结构，并将这个数据结构与线程联系起来。THREADINFO结构体如下： 1.将消息发送到线程的
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2024-03-19 17:14:20
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之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法。虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响，但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程。为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈，TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架。 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程： 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念
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2024-03-18 17:20:04
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查询阶段在初始化查询阶段（query phase），查询被向索引中的每个分片副本（原本或副本）广播。每个分片在本地执行搜索并且建立了匹配document的优先队列（priority queue）。优先队列
一个优先队列（priority queue is）只是一个存有前n个（top-n）匹配document的有序列表。这个优先队列的大小由分页参数from和size决定。例如，下面这个例子中的搜索请
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2024-06-24 18:19:56
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