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
转载
2024-04-13 13:36:22
81阅读
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
转载
2024-10-20 21:30:39
77阅读
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
转载
2024-04-28 15:07:44
138阅读
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、
转载
2024-04-15 23:28:41
46阅读
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
转载
2024-03-18 17:20:04
130阅读
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
转载
2024-10-18 11:47:23
22阅读
一、TensorFlow简介 TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算（numerical computation）的软件库。它是基于数据流图的处理框架，图中的节点表示数学运算（mathematical operations），边表示运算节点之间的数据交互TensorFlow使用Tensor来表示数据TensorFlow 在内部
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
转载
2024-04-03 16:05:26
108阅读
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
转载
2024-03-21 10:47:08
64阅读
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
转载
2024-04-13 12:07:13
27阅读
理论部分一、cifar 10 数据集简介cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船卡车），这十大类共同组成了50k的训练集，10k的测试集，每一张图片都是32*32的3通道图片（彩色图片），在神经网络中，通常表示成如下形式：
TensorFlow-线程回归模型
实验目的：
方程：y = Wx + b
通过大量的（x, y）坐标值，模型可以计算出接近W和b的值
实验步骤：
第一步：生成线程回归方程模型所需要的数据
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.
原创
2021-07-16 09:55:27
139阅读
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
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
转载
2024-06-08 23:10:32
74阅读
import tensorflow as tf# variable_scope()示例"""tensorflow中通过变量名称获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope函数实现的tf提供tf.get_variable函数来创建或获取变量；当tf.get_variable用于创建变量时，它和tf.Variable的功能基本等价"""# ...
原创
2021-07-30 10:31:21
68阅读
2.1线程管理的基础2.1.1启动线程如果你传递了一个临时变量， 而不是一个命名的变量； C++编译器会将其解析为函数声明， 而不是类型对象的定义。#include <iostream>
#include <thread>
class test {
public:
void operator()() {
do_something();
}
void do_so
1、Tensorflow数据输入简介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提供了多线程处理输入数据的框架。流程如下：（1）指定原始数据的文件列表（2）创建文件列表队列（3）从文件中读取数据（4）数据预处理（5）整理成batch作为神经网络输入tensorflow中的队列不仅是一种数据结构，还提供了多线程的机制。队列也是多线程输入数据处理框架的基础。2、队列与多线程&
# Python多线程返回TensorFlow训练结果
## 1. 简介
在机器学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源深度学习框架。为了提高训练速度，我们可以使用多线程来并行处理数据和模型训练。本文将向您展示如何使用Python多线程并返回TensorFlow训练结果。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[创建多线程]
原创
2023-12-21 05:52:50
40阅读
什么是 conda ？conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
**packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并
转载
2020-10-16 17:19:00
462阅读
2评论
