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我不太明白while_loop并行化是如何工作的。假设我有一个TensorArray，它有10个形状相同的张量。现在假设循环体中对前5个张量的计算独立于其余5个张量的计算。TensorFlow会并行运行这两个任务吗？另外，如果我使用张量而不是TensorArray，并使用scatter_update对其进行更新，它会在backprop过程中正确传递梯度吗？
浏览 1提问于2016-12-22得票数 0
我试图将此代码转换为可以在Windows上执行的代码：results <- mclapply(seq(1, 500), function(file, fID){ return(cbind(myData, rep(file, nrow(myData))))基于使用，我编写了以下代码..。
更新:正确的代码提供如
浏览 4修改于2015-01-12得票数 0
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有问题的设置：
我知道：但是，我不希望使用Apple提供的上述命令查询系统和获取内核数量
浏览 2提问于2018-12-04得票数 1
pdipietro/.rbenv/versions/2.6.3/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/activesupport-6.0.2.2/lib/active_support/testing/parallelization.rbpdipietro/.rbenv/versions/2.6.3/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/
浏览 4提问于2020-03-27得票数 2
sklearn.ensemble import RandomForestRegressormultioutput_no_jobs_alpha = MultiOutputRegressor(estimator=rf_no_jobs)
# (2) RF w/ parallelization, multioutput w/o par
浏览 6提问于2021-09-01得票数 1
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我希望通过事件源映射将Kinesis流连接到Lambda函数，希望按照文档中的建议将parallelization-factor值设置为1-10之间的任何值：
以下命令将导致错误：aws lambda create-event-source-mapping --function-name myLambdaFunction \--event-source-arn arn:aws:kinesis:eu-west-1:id:stream&
浏览 3修改于2020-05-14得票数 0
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origin/Processing-points-multi-thread ORIG_HEAD origin/parallelization
浏览 1修改于2018-04-12得票数 2
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pitosalas/.rbenv/versions/2.6.5/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/activesupport-6.0.2.2/lib/active_support/testing/parallelization.rbpitosalas/.rbenv/versions/2.6.5/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/
浏览 9修改于2020-04-03得票数 2
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文件中有一些选项可以在命令行中使用-D进行选择，如下所示：OPTION(USE_MPI "Use the MPI library for parallelization" OFF)OPTION(TESTING "Enable testing of both--help
USE_MPI - Use the MPI lib
浏览 3提问于2013-12-12得票数 7
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Should 是否有可能预先加载特定工作的数据，而不是parallelization?，我以某种方式在工作人员之间重新分配使用的内存，以实现更好的parallelization？。
相关： 和
浏览 2修改于2020-05-17得票数 0
**指针的依赖，并生成所有标量内核(1个块，1个线程/块)，这与预期的性能很差： Complex loop carrieddependence of '*(*(c))' prevents
浏览 12修改于2012-10-17得票数 1
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deepak/.rvm/rubies/ruby-2.5.0/lib/ruby/gems/2.5.0/gems/activesupport-6.0.0/lib/active_support/testing/parallelization.rbdeepak/.rvm/rubies/ruby-2.5.0/lib/ruby/gems/2.5.0/gems/active
浏览 0提问于2019-09-10得票数 3
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SparkSession： .master("local[*]")\ .master("spark://<remote-emr-ec2-hostname>:7077")\
.appName("Carbon - SingleWell paralleliz
浏览 4提问于2017-06-28得票数 2
parallelized.function <- function(...){
#---------------------------------------------------#
# PARALLELIZATION
浏览 3提问于2017-03-30得票数 0
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以串行方式运行的函数： return np.sum(map(count_even_numbers,arr))def parallelization_strategy1np.zeros(padding))),n) return sub_arrays
arr = np.arange(npts)
浏览 8修改于2017-05-23得票数 0
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. # no parallelization conflicts (can run at the same time as p*, e*) ...rules.... # no parallelization conflicts (can run at the same time as p*, e*)
...rules...
浏览 0提问于2009-02-23得票数 5
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multicore -Minfo=all,accel matrixACC.c，我收到以下命令：64, Complex loop carrieddependence of a->,c->,b-> preven
浏览 3修改于2020-07-25得票数 0
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# fit using all data, on the best detected classifier<ipython-input-49-61dd1e818fa4> in <module>
5 n_jobs=-1, # number of cores to use for parallelization
浏览 0提问于2019-03-30得票数 1
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:return x**x 我可以以这种方式直接在循环中处理(这就是我希望在代码末尾得到结果的方式，如果可能的话，使用相同的顺序)： #without parallelizationprocessedData = [complicated_function(x) for x in inputData] 为了进行并行处理，我查看了一些教程，并编写了以下代码： #with parallelization
浏览 17修改于2020-07-29得票数 2
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# define job matrix matrix: PARALLELIZATIONBUILD_TYPE: [debug, release] PARALLELIZATIONfi
- source scripts
浏览 31提问于2021-11-15得票数 0
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