Machine learning 与Keras（GPU）并行读取线路

我想知道是否有可能从一个文件中读取几行并行与我的GPU在Keras。假设我有一个包含50个特性（即50列）和10k行的文件，我希望并行处理，那么使用Keras最有效的方法是什么？此外，我不想训练我的模型，因为我已经处于项目的部署阶段。

阅读整个文件，创建一个带有shape

（10k，50）

的批，并将其交给模型：

result = model.predict(inputData)

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谢谢你的意见！创建批处理时，您不是按顺序读取吗？您希望并行读取什么？你是说文本文件吗？凯拉斯不这样做，我认为这真的没有必要。不过，您的模型将以最佳方式处理批处理。如果你让GPU正常工作，它只需要简单的操作，而不需要额外的注意。我真正想要的是对一个特定文件的每一行并行读取。如果keras在一个批处理中正确地处理了它，那么并行使用CPU和并行使用GPU应该在时间上有所不同。否？这取决于您拥有的图层类型。如果您的所有安装都正常工作。