enqueue::276, condition: batchsize > 0 && batchsize <= mengine.getmaxbatchsi

enqueue::276表示在程序的第276行使用了enqueue函数。enqueue的作用就是将一批数据加入到某个队列中。

condition: batchsize > 0表示在进行enqueue操作之前，需要满足的条件是batchsize大于0。这个条件的目的是确保在加入数据之前，队列中至少有一定数量的数据。

在程序中使用这个条件的原因可能是为了避免队列空了，无法继续处理的情况发生。如果队列为空，则无法进行后续的数据处理操作，因此需要保证队列中至少有一定数量的数据。

通过加入这个条件，可以在队列空了的时候暂停enqueue操作，等待新的数据产生后再继续加入队列，保证程序的正常运行。

总之，以上就是enqueue::276和condition: batchsize > 0的含义和作用的简单解释。

相关问题

#include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <functional> #include <future> class ThreadPool { public: ThreadPool(size_t threads) : stop(false) { for (size_t i = 0; i < threads; ++i) { workers.emplace_back([this] { for (;;) { std::function<void()> task; { std::unique_lock<std::mutex> lock(this->queue_mutex); this->condition.wait(lock, [this] { return this->stop || !this->tasks.empty(); }); if (this->stop && this->tasks.empty()) return; task = std::move(this->tasks.front()); this->tasks.pop(); } task(); } }); } } ~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); stop = true; } condition.notify_all(); for (std::thread &worker : workers) worker.join(); } template<class F, class... Args> auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> { using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type; auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...)); std::future<return_type> res = task->get_future(); { std_lock<std::mutex> lock(queue_mutex); if (stop) throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool"); tasks.emplace([task] { (*task)(); }); } condition.notify_one(); return res; } private: std::vector<std::thread> workers; std::queue<std::function<void()>> tasks; std::mutex queue_mutex; std::condition_variable condition; bool stop; };

这是一个 C++ 实现的线程池类。它可以在创建时指定线程数，然后通过 `enqueue` 方法将任务提交到线程池中执行。线程池会自动创建多个线程来执行任务，并且可以动态调整线程池大小，以适应任务负载的变化。这个实现使用了 C++11 中的标准库，包括 `std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable` 等。它还提供了一个 `std::future` 对象，可以用来获取任务执行的结果。

context->enqueue(mParams.batchSize, buffers.getDeviceBindings().data(), stream, nullptr);

这是一个用于将输入数据提交给TensorRT推理上下文（TensorRT execution context）进行推理的函数调用。在TensorRT中，通过创建执行上下文来执行优化后的模型推理。`enqueue()`函数用于将输入数据提交给执行上下文进行推理，并将结果写入输出缓冲区。

具体而言，`mParams.batchSize`表示批处理大小，`buffers.getDeviceBindings().data()`表示输入和输出缓冲区的设备指针数组，`stream`表示CUDA流用于异步执行推理操作，最后的`nullptr`表示不使用附加的CUDA事件进行同步。

通过调用`enqueue()`函数，可以将输入数据传递给TensorRT引擎进行推理，并将结果写入输出缓冲区，以便后续处理和分析。