似乎有许多关于TensorFlow的使用的公开问题,还有一些tensorflow的开发人员在这里活跃于堆栈溢出。这是另一个问题。我希望在其他线程中使用numpy或不属于TensorFlow的内容生成正在运行的培训数据。但是,我不想一次又一次地重新编译整个TensorFlow源代码。我只是在等另一条路。"tf.py_func“似乎是一种解决办法。但是下面是我的MnWE (minmal-working示例):import numpy as npimport threading
im
我正在努力弄清楚如何并行处理一个有向无圈图。每个节点只有在其所有输入节点都已预先处理后才能“执行”。假设有一个具有以下接口的类Task: result = None ''' List all requirements of the task. ''' def run(self):除了一种方法之外,我想不出一种方法来处理这个结构可以异步表示的图形,同时使用最大数量的工作人