深度学习程序的多任务并发 问题：

问题描述

我们正在进行一项实验，实时交通拥堵预测。
有3台摄像机。框架如下：

• 输入数据：
  • 交通量：通过使用对象检测模型获得（你知道它应该是 yolo）
  • 行驶速度：还有物体检测模型
  • 天气条件：雨天或晴天，使用图像分类模型
• 输出： 街道的旅行时间：DNN 网络模型

现在的情况是，我们已经制作了 4 个程序，分别包含 4 个不同的模型。
喜欢：

• cam01_traffic_volume.py
• cam02_travel_speed.py
• cam03_weather_conditions.py
• 预测.py

系统如何工作。

这4个程序分别在4个Anaconda Prompt中同时运行。
这样就可以称为并发。

问题：

如何将4个程序合二为一。我的意思是它只会在一个 Anaconda Prompt 中运行。
我知道这是一个广泛的问题。
那么你能不能给一个如何重写程序的想法。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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