問題タブ [mri]

Puma の READMEから:

MRI には、一度に 1 つのスレッドだけが Ruby コードを実行できるようにする Global VM Lock (GVL) があります。しかし、ブロッキング IO (Twitter などの外部 API への HTTP 呼び出しなど) を大量に実行している場合でも、Puma は IO 待機を並行して実行できるようにすることで、MRI のスループットを改善します。

残念ながら、MRI のスループットが向上するメカニズムは説明されていません。

システム IO を呼び出すときに MRI が GIL を解放することは知っていますが、それは Puma の代わりに MIR による改善です。

Puma がブロック IO の並列処理をどのように改善するのだろうか。

参考にしていただければ幸いです。

64x64x64 の 3D 画像があるとします。長さ 64 のベクトル x もあります。

次のように「argmax(x)」レイヤーを取得したい：

より正確な（テンソルフローの場合）：

エラーは次のとおりです。

パラメータの np.shape は次のとおりです。

3d_image形状は(None, 64, 64, 64, 1)

×の形は(None, 64)

slice_index 形状は(None,)

-> 3d_image 形状の ,1 次元は、それが配列からのサンプルであるためです..問題ではないと思います

None 形状は不明なバッチサイズであることは知っていますが、他の形状は優れているように見えます..では、何が問題なのですか?

私が理解していることから、インデックスは int32 ではないように見えますが、実際に tf.int にキャストしたので、何が問題になるのでしょうか?? たぶん int32 は tf.int32 とは異なりますか? または、私が使用したインデックスメソッドがテンソルフローで有効ではないのでしょうか? 多分それはそのような関数であるべきです: tf.index(image,[:,slice_index,:])..?

ありがとう！