计算后台线程中任意生成器的简单工具
prefetch_generator的Python项目详细描述
#基于http://stackoverflow.com/questions/7323664/python-generator-pre-fetch
这是一个单独的函数包，它将任意生成器转换为后台thead生成器，在并行后台thead中预取多批数据。
如果有一个计算量很大的进程（CPU或GPU），在生成器消耗其他资源（磁盘IO/从数据库加载/如果有未使用的内核，则有更多CPU）的同时迭代处理生成器中的小批量，则这非常有用。
默认情况下，这两个进程将不断等待对方完成。如果让生成器在预取模式下工作（参见下面的示例），它们将并行工作，可能会节省您的GPU时间。
我们个人在用TensorFlow和Theano（烤宽面条、块、生的等）迭代小批量数据进行深入学习时使用预取生成器。
快速使用示例（ipython笔记本）-https://github.com/justheuristic/prefetch_generator/blob/master/example.ipynb
- 此包包含两个对象
- 背景生成器（任何其他生成器[，max_prefetch=something]）
- @背景（[max_prefetch=somethind]）装饰器
用法是
#对于backgroundgenerator中的批处理（my_minibatch_iterator）： #doit（）
或
#@背景（） #def迭代小批量（某些参数）： #如果是真的： #x=读取重文件（） #x=算数（x） #y=wget_来自_pornhub（） #你几乎什么都做（） #产量x_批次，y_批次
更多细节写在背景生成器文档中 帮助（背景生成器）
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