out.schedule.thread.size
时间: 2023-11-20 16:06:56 浏览: 38
`out.schedule.thread.size` 不是一个常见的属性或术语,也没有明确的上下文信息可供参考。根据属性名,它可能与调度线程池的大小相关。
在某些应用程序或框架中,调度线程池用于执行定时任务或延迟任务。它可以管理一组线程,用于按计划执行任务。这些线程可以根据应用程序的需求,以固定数量的线程或可变数量的线程来执行任务。
然而,由于缺乏更多的上下文信息,我无法提供更具体的解释或用法。如果你能提供更多关于该属性的上下文信息,特别是在哪个应用程序或框架中使用,我将能够更好地帮助你回答问题。
相关问题
ScheduledExecutorService.schedule 实例
下面是一个使用 ScheduledExecutorService.schedule 方法的实例:
```
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ScheduleExample {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
Runnable task = () -> {
System.out.println("Task is running at " + System.nanoTime());
};
System.out.println("Scheduling task to be executed after 5 seconds.");
executor.schedule(task, 5, TimeUnit.SECONDS);
try {
System.out.println("Sleeping for 10 seconds.");
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
executor.shutdown();
}
}
```
在这个例子中,我们创建了一个 ScheduledExecutorService 实例,并将线程池大小设置为1。我们定义了一个 Runnable 任务,该任务只是打印当前时间戳。
然后,我们使用 ScheduledExecutorService.schedule 方法调度该任务,在5秒钟后运行一次。接着,我们让主线程睡眠10秒钟,以确保任务有足够的时间运行。
最后,我们关闭 ScheduledExecutorService。当我们运行这个程序时,我们会看到以下输出:
```
Scheduling task to be executed after 5 seconds.
Sleeping for 10 seconds.
Task is running at 53508431277199
```
我们可以看到,任务成功地在5秒钟后运行了一次,输出了当前时间戳。
schedule=torch.profiler.schedule
schedule=torch.profiler.schedule是torch.profiler模块中的一个类,用于定义性能分析器的调度策略。它可以控制在何时启动和停止性能分析,以及在何时保存性能相关的数据。
在torch.profiler.schedule中,有几个常用的调度策略可供选择,包括:
- torch.profiler.schedule.NoopSchedule:不执行任何操作,即不进行性能分析。
- torch.profiler.schedule.step(int step_size):每隔指定的step_size个iteration进行一次性能分析。
- torch.profiler.schedule.wait(int wait_frames):等待指定的wait_frames个iteration之后开始性能分析。
- torch.profiler.schedule.wait_cuda_event(torch.cuda.Event event):等待指定的CUDA事件触发后开始性能分析。
- torch.profiler.schedule.cupti(cuda_start_step, cuda_end_step):在指定的CUDA步骤范围内进行性能分析。
- torch.profiler.schedule.cpu(cpu_start_step, cpu_end_step):在指定的CPU步骤范围内进行性能分析。
这些调度策略可以根据具体需求进行设置,以便在合适的时机进行性能分析和数据收集。