PyTorch量化壓縮API：優化深度學習模型的關鍵技術
你可能也喜歡這些API文章!
問：如何使用Rayon創建并行任務？
答： 可以通過將順序迭代器轉換為并行迭代器，或者使用join、scope函數來創建并行任務。
問：Rayon適合哪些類型的應用？
答： Rayon適合需要高效并行計算的應用場景，如數據處理、圖像處理、科學計算等。
問：是否可以在Rayon中使用自定義線程池？
答： 是的，Rayon允許用戶通過ThreadPoolBuilder創建自定義線程池，以滿足特定的計算需求。
問：Rayon的并行迭代器有什么優勢？
答： 并行迭代器使得數據處理更加高效，能夠自動適應任務大小和系統資源，提供最佳性能。
