当我阅读seastar源代码时，我注意到有一个称为tx_side只有一个成员的联合结构。这是解决某些问题的技巧吗？
仅供参考，我将tx_side以下结构粘贴：
union tx_side {
tx_side() {}
~tx_side() {}
void init() { new (&a) aa; }
struct aa {
std::deque<work_item*> pending_fifo;
} a;
} _tx;
我试图了解linux perf,发现一些非常令人困惑的行为:
我写了一个简单的多线程示例,其中一个线程固定到每个核心; 每个线程在本地运行计算,并且不相互通信(见test.cc下文).我在想这个例子应该有非常低的(如果不是零)上下文切换.但是,使用linux perf来分析示例显示了数千个上下文切换 - 远远超出了我的预期.我进一步分析了linux命令sleep 20以进行比较,显示更少的上下文切换.
此个人资料结果对我没有任何意义.什么导致如此多的上下文切换？
> sudo perf stat -e sched:sched_switch ./test
Performance counter stats for './test':
6,725 sched:sched_switch
20.835 seconds time elapsed
> sudo perf stat -e sched:sched_switch sleep 20
Performance counter stats for 'sleep 20':
1 sched:sched_switch
20.001 seconds time elapsed
要重现结果,请运行以下代码:
perf stat -e context-switches sleep 20
perf stat -e context-switches ./test
要编译源代码,请输入以下代码:
g++ -std=c++11 -pthread -o test test.cc
// test.cc
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector> …def conv2d_bn(x, nb_filter, nb_row, nb_col,
border_mode='same', subsample=(1, 1),
name=None):
'''Utility function to apply conv + BN.
'''
x = Convolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col,
subsample=subsample,
activation='relu',
border_mode=border_mode,
name=conv_name)(x)
x = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=bn_name)(x)
return x
当我在keras中使用官方的inception_v3模型时,我发现他们在'relu'非线性之后使用BatchNormalization作为上面的代码脚本.
但是在批量标准化论文中,作者说
我们通过归一化x = Wu + b,在非线性之前立即添加BN变换.
然后我查看tensorflow中的初始实现,它在非线性之前立即添加BN.有关初始ops.py的更多详细信息
我糊涂了.为什么人们在Keras中使用以上风格而不是以下？
def conv2d_bn(x, nb_filter, nb_row, nb_col,
border_mode='same', subsample=(1, 1),
name=None):
'''Utility function to apply conv + BN.
'''
x = Convolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col,
subsample=subsample,
border_mode=border_mode,
name=conv_name)(x)
x = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=bn_name)(x)
x = Activation('relu')(x)
return x
在密集案件中: …