cpp-taskflow的简单使用

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C++的Taskflow库是一个非常易用的并行编程框架。这里我们一步步介绍如何使用Taskflow实现一个简单的图像处理pipeline。第一步,安装Taskflow。可以使用cmake安装:

bash git clone https://github.com/taskflow/taskflow.git cd taskflow mkdir build && cd build cmake .. make install 

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第二步,引入Taskflow头文件:

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!cpp #include <taskflow/taskflow.hpp> 

第三步,定义图像处理的各个阶段作为任务(task)。这里我们有三个任务:灰度化、锐化、 cartoon化。

cpp // 灰度化 auto grayscale = []() { /* ... */ }; // 锐化 auto sharpen = []() { /* ... */ }; // 卡通化 auto cartoonize = []() { /* ... */ }; 

第四步,使用taskflow::Taskflow类创建一个任务流tf,添加各个任务:

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!cpp // 创建任务流 tflow::Taskflow tf; // 添加任务 auto task1 = tf.emplace(grayscale); auto task2 = tf.emplace(sharpen); auto task3 = tf.emplace(cartoonize); 

第五步,任务间的依赖关系决定了它们的执行顺序。我们加上依赖:task3依赖task2,task2依赖task1。

cpp // task3依赖task2 task3.precede(task2); // task2依赖task1 task2.precede(task1); 

第六步,执行任务流。这将自动按照任务间的依赖关系执行各个任务。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!cpp tf.wait_for_all(); // 等待所有任务结束 

第七步,任务流的执行结果存储在各个任务对象上,我们可以在任务结束后访问:

cpp auto result1 = task1.get_result(); auto result2 = task2.get_result(); auto result3 = task3.get_result(); 

这就是使用Taskflow实现一个简单图像处理pipeline的过程。它通过任务及其依赖关系来组织各个处理阶段,并自动调度执行,简化了并行/流水线开发的难度。Taskflow是一个非常高效易用的C++并行处理框架,值得在更加复杂的场景中深入使用与探索。