并行为什么执行时间更长啊？

missmycat 2007-07-15 11:01:45

前几天提交代码是串行的，0.64S
今天提交一版两个线程的，时间0.641S
为什么会这样啊？

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goacme2009 2007-07-18

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d

aero_boy 2007-07-17

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并行程序不一定就一定比串行的快了，受很多因素的影响，算法，cpu，同步等。具体什么原因得根据程序的任务的情况进行分析了。

之前项目中的人脸识别是仅基于OpenCV利用FaceRecognition+Dlib来实现的；其原理是利用现成的**hard分类器**和**LBP算法**来进行人脸检测，并收集人脸数据训练人脸数据集（xml）实现人脸识别；上述的人脸识别方法缺点：**识别率低，错误率较高**（*同条件下与TensorFlow深度训练后对照，所以基于上述的问题，本项目使用OpenCV基于CNN卷积神经网络+TensorFlow+Keras来搭建人脸识别模型，来提高识别效率和准确度；.........

Python将自己的图片数据集导入h5py，做识别的预处理自己的图像导入可以参照上文。在Keras框架下搭建一个卷积神经网络，结构如下： ###一、导入必要的包 import numpy as np #import tensorflow as tf from keras import layers from keras.layers i...

基于keras的图像分类CNN模型的搭建以及可视化本文借助keras实现了热图像的分类模型的搭建，以及可视化的工作。本文主要由以下内容组成。 Keras模型介绍 CNN模型搭建模型可视化 Keras模型介绍 1. 简介 Keras 是 Google 的一位工程师François Chollet 开发的一个框架，能够有效地利用TensorFlow进行开发。keras之所...

卷积神经网络是一种自动化特征提取的机器学习模型，主要用于解决图像识别问题。从直观上讲，是一个从细节到抽象的过程。这里的关键的如何抽象，抽象就是把图像中的各种零散的特征通过某种方式汇总起来，形成新的特征。深度学习网络最上层的特征是最抽象的。卷积神经网络还依靠于反向传播的反馈机制，来自动调节过滤器来更加准确提取特征。一般一个卷积层包括3个部分:卷积、非线性变化（激活函数）、池化（Pooling）...

# CNN example import numpy as np # for reproducibility np.random.seed(1337) from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten from keras.optimizers import Adam .

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