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我正在训练一个DataFeeder有点慢的神经网络（因为它从 h5 文件中读取非连续数据）；所以 GPU satay 有一半时间处于空闲状态（GPU-Util 为 0 %）。

在 TensorFlow 或 skflow 中，有没有办法让多个DataFeeders 并行运行，以避免这个瓶颈？

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Tensorflow 具有可以并行（和在 C++ 中）读取和排队数据的读取器库。这应该消除您正在谈论的瓶颈。

我们目前（本周/下周）将它的支持添加到 tf.learn（skflow 的新名称）以使其易于使用。您仍然需要将数据转换为阅读器支持的格式之一（固定长度向量，示例原型）。

如果你想尝试让它自己工作 - 你可以创建一个单独的 DataFeeder，它会在input_builder函数中使用阅读器库中的操作并在get_feed_dict_fn.

于 2016-04-13T17:57:00.573 回答