各位网友们好，相信很多人对devcloud怎么读都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于devcloud怎么读以及developer中文怎么读的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录一览
1、 云devcloud cloudide是什么工具？
2、用多线程预处理数据提高神经网络训练速度
云devcloud cloudide是什么工具？
CloudIDE是DevCloud的云端开发环境服务，向开发者提供按需配置、快速获取的工作 （包含编辑器和运行环境），支持完成环境配置、代码 、编写代码、构建、运行、调试、预览等操作，并支持对接多种代码仓库。
产品详情请参见：CloudIDE
用多线程预处理数据提高神经网络训练速度
python3.6.3、tensorflow1.10.0 Intel@AIDevCloud：Intel Xeon Gold 6128 processors集群 http //download.tensorflow.org/example_images/flower_phtos.tgz 首先需要将图像数据进行处理转化为TFRecord数据，在读取TFRecord数据文件的时候，首先获取训练数据的文件列表，然后维护一个输入文件队列，这样不同线程的文件读取函数就可以共享此文件队列，图像预处理的过程可以并行地跑在多个线程里，并且可以整理为batch提供给神经网络。这里采用了spm定义的LeNet5神经网络进行训练，训练轮数为500轮，这里不关心训练的神经网络正确性如何，只关心训练过程中增加预处理的线程数对于训练速度的提升效果，分别采用单个线程来进行预处理和3个线程来进行预处理，比较训练时间。 这里分别采用了一个线程和三个线程来进行预处理，并进行了500次训练所用的时间的对比，这两种方式均为一个reader读取数据，运行结果如下所示： 从结果可以看到采用多线程来进行数据的预处理可以有效地减少神经网络训练的瓶颈时间，但对于复杂的神经网络应该效果不大， 复杂的神经网络的时间主要消耗在训练过程而不是数据预处理过程，但是对于数据量大的问题，采用多线程来进行数据的预处理是一个可行的优化方法。