cv::Mat::data 指针 ,默认是uchar* 类型，用的时候可以用强制类型转换成需要的类型，比如uchar3*。 https://blog.csdn.net/kelvin_yan/article/details/48315175 https://riptutorial.com/zh-TW/opencv/example/9922/%E4%BD%BF%E7%94%A8cv----mat----ptr%E9%80%B2%E8%A1%8C%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84%E5%83%8F

CUDA C和C有很多相似的地方，其中的 cuda Malloc和C语言的malloc就是一粒。但首次使用 cuda Malloc时还是难于理解其为啥要使用二重 指针 。对于这个问题我思考了一段时间，也找了一些资料查看，现在觉得算是理解了，故在此记录整理一下。 cuda Malloc和C语言的malloc都是为了动态的分配指定字节的内存。首先我们看一下这两个函数的原始定义。 b'tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async'是什么意思？ 这是一个TensorFlow配置参数，用于设置TensorFlow在 GPU 上的 内存分配 方式。具体来说，设置为 cuda _malloc_async表示TensorFlow将使用异步的 CUDA 内存分配 器，在 GPU 上为张量动态分配内存。这种方式可以提高 GPU 的利用率和性能，但也可能会导致一些额外的延迟。 ### 回答2： tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async是TensorFlow的一个配置选项，其作用是将 CUDA 异步 内存分配 器用于TensorFlow的 GPU 分配器中。 在TensorFlow中， GPU 分配器负责为张量分配显存。而在传统的同步 内存分配 器中，内存的分配和释放都是同步的，即TensorFlow执行的操作必须严格按照内存的分配和释放顺序进行。而采用了异步 内存分配 器后，TensorFlow可以并行地分配和释放内存，从而进一步提高 GPU 显存的利用率和TensorFlow运行效率。 通过使用tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async，TensorFlow会将异步 内存分配 器（称为 cuda MallocAsync）用于 GPU 分配器中，从而实现异步的显存分配和释放。此外，为了避免OOM（Out of Memory）错误，TensorFlow还提供了一种称为TF_ GPU _GROWTH的标志，用于一旦分配的显存不足时自动增加 GPU 显存。 需要注意的是，采用异步 内存分配 器虽然可以提高TensorFlow的运行效率，但也可能导致一些问题。例如，当进行 GPU 显存调优时，需要格外小心。因此，在使用tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async时需要谨慎处理，尤其是在对 GPU 显存要求较高的场景下。 ### 回答3： tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async是TensorFlow中的一种 GPU 内存分配 器。它使用了 CUDA 异步分配内存的功能，可以显著提高 GPU 内存分配 的性能。 在 GPU 内存分配 方面，传统的方式是使用 CUDA 的 cuda Malloc()函数进行同步分配。这种方式的效率较低，因为当CPU请求分配内存时， GPU 需要停止当前的计算任务，并等待CPU将 内存分配 好后再继续计算。这样的过程显然会降低 GPU 的计算能力，影响整个系统的性能。 与之相反，tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async采用了 CUDA 的异步 内存分配 机制。当CPU请求分配内存时， GPU 并不直接停止当前计算任务，而是在后台启动一个异步的 内存分配 任务，并继续进行当前的计算任务。当分配任务完成后， GPU 会立即通知CPU，告诉它分配的内存的地址。CPU再将这些信息传给TensorFlow，从而使得TensorFlow能够根据需要使用这些内存。这样， GPU 的计算能力就可以得到最大的保护，系统的性能也能够得到有效提高。 总的来说，tf_ gpu _allocator= cuda _malloc_async是一种非常高效的 GPU 内存分配 器，它可以有效提高 GPU 的效率，并提升系统的整体性能。在深度学习等需要大量计算的场景下，这种技术的应用至关重要，可以大大加快计算速度和提高训练效果。