keras tensorflow 实现在python下多进程运行 如下所示: from multiprocessing import Process import os def training_function(): import keras # 此处需要在子进程中 if __name__ == ‘__main__’: p = Process(target=training_function, args=(,)) p.start() 原文地址:https://stackoverflow.com/questions/42504669/ker
Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例 在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. imp