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这里我们为用户数据结构分配内存。每次模拟器调用我们时都会传递此用户数据。首先我们存储驱动程序句柄，因为它在以后的调用中需要。我们为LibPQ使用的连接句柄分配内存。
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预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
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文本模型的流水线可能涉及从原始文本数据中提取符号，将它们转换为使用查找表嵌入标识符，以及将不同长度的序列进行批处理。该DatasetAPI使处理大量数据，不同数据格式和复杂转换变得容易。
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