[C#]『Task』任务并行库使用小计】的更多相关文章

1.简单创建使用 using System; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks;   namespace ConsoleApplication17 { class Program { static void Main(string[] args) { try { /* * Task 类还提供了初始化任务但不计划执行任务的构造函数. * 出于性能方面的考虑,TaskFacto…
System.Threading.CountdownEvent  是一个同步基元,它在收到一定次数的信号之后,将会解除对其等待线程的锁定. CountdownEvent  专门用于以下情况:您必须使用 ManualResetEvent 或 ManualResetEventSlim,并且必须在用信号通知事件之前手动递减一个变量. 例如,在分叉/联接方案中,您可以只创建一个信号计数为 5 的 CountdownEvent,然后在线程池上启动五个工作项,并且让每个工作项在完成时调用 Signal. 每…
并行 LINQ (PLINQ) 是 LINQ to Objects 的并行实现. PLINQ 实现完整的 LINQ 标准查询运算符集作为 T:System.Linq 命名空间的扩展方法,并具有用于并行运算的其他运算符. PLINQ 将 LINQ 语法的简洁和可靠性与并行编程的强大功能结合在一起. 就像面向任务并行库的代码一样,PLINQ 查询会根据主计算机的能力按比例调整并发程度. 在许多情况下,PLINQ 可通过更有效地使用主计算机上的所有可用内核来显著提高 LINQ to Objects 查…
Barrier  是一个对象,它可以在并行操作中的所有任务都达到相应的关卡之前,阻止各个任务继续执行. 如果并行操作是分阶段执行的,并且每一阶段要求各任务之间进行同步,则可以使用该对象. --MSDN 按照我的理解Barrier其实就是将多个任务同步,而同步需要一个屏障或者是关卡,那么其方法SignalAndWait()就是屏障的作用: 我们来模拟现实中例子,做火车就是很好的参照,大家知道,火车的车次有个发车点,到了那个时间点才能发车,那我们稍微修改下,人到齐后才能发车. 1.首先从家出发,在路…
1.简单创建使用 using System; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks;   namespace ConsoleApplication17 { class Program { static void Main(string[] args) { try { /* * Task 类还提供了初始化任务但不计划执行任务的构造函数. * 出于性能方面的考虑,TaskFacto…
https://github.com/aleju/imgaug 介绍一下官方demo中用到的几个变换,工程README.md已经给出了API简介,个人觉得不好理解,特此单独记录一下: import numpy as np import imgaug as ia import imgaug.augmenters as iaa # random example images images = np.random.randint(0, 255, (16, 128, 128, 3), dtype=np.…
学习书籍: <C#本质论> 1--C#5.0之后推荐使用TPL(Task Parallel Libray 任务并行库) 和PLINQ(Parallel LINQ, 并行Linq). 其次是TAP(Task-based Asynchronous Pattern, 基于任务的异步模式). --用AggregateException处理Task上的未处理异常. --取消任务. CancellationToken --async修饰方法, 返回Task. task.wait(100)可以阻塞现场. a…
建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一.tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 上面分配给tensorflow的GPU显存大小为:GPU实际显存*0.7. GPU模式禁用 import os os.environ…
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一.基本概念 Cluster.Job.task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job:job又有:ps.worker两种,分别用于参数服务.计算服务,组成cluster. 同步更新 各个用于并行计算的电脑,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到ps服务机器中,由ps服务机器求取梯度平均值,更新ps服务器上的参数…
相关介绍文章: <『设计』Slithice 分布式架构设计-支持一体式开发,分布式发布> <『集群』001 Slithice 服务器集群 概述> <『集群』002 Slithice 集群配置工具 的使用> <『集群』003 Slithice 最简分布式(多个客户端,一个独立服务端)> <『集群』004 Slithice 集群分布式(多个客户端,基于中央服务器的多个集群服务端)> <『集群』005 Slithice 基于 集群 的 自动容错&…