TensorFlow是真正意义上的多线程。这里我们主要是介绍queue式的多线程运行方式。 二、了解一下TensorFlow多线程queue的使用过程tensorflow:
多线程是真正的多线程执行。
队列：
tf.FIFOQueue(<capacity>, <dtypes>, <name>), 先进先出
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2024-06-08 23:10:32
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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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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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1 tf.Coordinator TensorFlow提供俩个类tf.Coordinator和tf.QueueRunner来完成多线程协同的功能。tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供了should_stop、request_stop和join三个函数。在线程启动之前，需要声明一个tf.Coordinator，并将这个类传
先修知识protocol bufferprotocol buffer的使用将数据集转化成TFRecords形式读取数据TF多线程机制参考 也可移步my github查看先修知识——protocol bufferTF框架中多处使用了protocol buffer，protocol buffer全称Google Protocol Buffer，简称Protobuf，是一种结构化数据存储格式，类似于常
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2024-10-18 11:47:23
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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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多线程线程简介程序：程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。进程(Process)：在操作系统中运行的程序就是进程，是一个动态的概念，是系统资源分配的单位。线程(Thread)：通常一个进程中可以包含若干个线程，线程是CPU调度和执行的单位，独立执行的路径。多线程：真正的多线程是具有多个CPU的、即多核、如服务器；模拟出来的多线程只有一个CPU，因为切换的很快，所有
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2024-06-17 19:44:35
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一、对文件分区 为了充分利用多线程读取，就需要把文件划分成多个区域，供每个线程读取。那么就需要有一个算法来计算出每个线程读取的开始位置和结束位置。那么首先根据配置的线程数和文件的总长度计，算出每个线程平均分配的读取长度。但是有一点，由于文件是纯文本文件，必须按行来处理，如果分割点在某一行中间，那么这一行数据就会被分成两部分，分别由两个线程同时处理，这种情况是不能出现的。所以各个区域的结
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2024-05-21 15:12:31
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tensorflow多线程批量读取数据总所周知，在深度学习中，tensorflow是非常好用的一个框架，也是比较常用的一个框架，而我这篇博客主要是讲述如何用tensorflow多线程批量读取数据。在我们使用算法来预测或者分类数据时，都会使用大量的数据来训练模型，而这些数据往往都是使用文件来保存的。而我们在机器学习中往往会遇到数据量太大，读取数据的速度太慢了，这种普通的读取数据的方式会严重影响了我们
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2024-04-15 22:54:27
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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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目录 关于TensorFlowTensorFlow的编程模式变量的创建和输出创建变量定义计算关系创建会话并输出结果及思考参考资料 关于TensorFlowTensorFlow是目前最流行的深度学习框架。它基于Python语言，是集合了神经网络各个算法函数组成的一个工具箱。2017年2月，TensorFlow的首届开发者峰会在美国加利福尼亚州举行。在会上，谷歌公司正式宣布发布TensorFlow 1
一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2023-12-26 21:39:34
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前提摘要： 装置是电能质量表，各项数据大都使用Modbus寄存器存储，现在的工作是需要同时读取该装置的多个通道的Modbus寄存器，同时还要监控每个通道的寄存器值增长是否符合预期。总的来说就是，同时开多个进程读取寄存器，每个进程中又包含一个While循环。结构没啥可赘述的。对了，关于如何读取工业modbus寄存器可以参考我写的python+robotframework 一篇文
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2023-09-24 18:26:57
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今天公司临时要我给业务取数据做业务分析，数据不大不小，100万，我刚开始写了程序去跑这些数据，根据执行的结果预计需要10个小时以上，业务员需要当天分析出数据结果，这个就很让人绝望了！ 整个取数的流程也不是很复杂，就是先获取所有数据的id主键（我是服务于快递公司，这里的主键是快件单号）100万；
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2023-06-12 15:47:00
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一.当采用reddis缓存的时候,如果同时,一万次访问,那么就会有10000次访问数据库所以就会对数据库造成巨大压力,这时候,就要用到线程 1.方法体上加锁(优点,防护住了并发锁,缺点降低了内存效率)1 /**
2 * 最简洁的高并发处理,但是,牺牲效率大
3 *
4 * @return
5 */
6 publi
一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2024-03-21 10:47:08
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读TensorFlow 源码笔记(1): tensorflow的多线程机制eigen::threadpool线程池的概念大家都知道，就是事先创建固定数量或者不困定数量的线程，计算并行任务是直接调用线程池里的线程，从而减少了线程的频繁创建与销毁等动作对资源的消耗。 TensorFlow 是高效的深度学习计算框架，以计算子operator为单位进行调度，底层依赖于第三方数学库eigen，算子间与算子内
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2024-04-03 16:05:26
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最近在学TensorFlow，在此把学到的东西记录一下。在学习别人代码时，遇到多线程训练的问题，代码截取部分如下：image, label = ReadMyOwnData.read_and_decode("dog_and_cat_train.tfrecords")
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().ru
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2024-04-13 12:07:13
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一、Redis介绍1、Redis单线程Redis 的单线程主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。2、Redis单线程快的原因因为它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。
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2023-07-04 18:00:44
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准备安装Mongodb数据库其实不是一定要使用MongoDB，大家完全可以使用MySQL或者Redis，全看大家喜好。这篇文章我们的例子是Mongodb，所以大家需要下载它。在Windows中。由于MongoDB默认的数据目录为C:\data\db，建议大家直接在安装的时候更改默认路径为C:\MongoDB.然后创建如下目录文件：C:\data\log\mongod.log //用于存储数据库的日
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2023-09-17 00:02:41
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