问题描述
我在处理多个图像的管道中有两个步骤：
- 第 1 步：本地加载（或下载）图像（IO 绑定）
- 第 2 步：运行机器学习模型（CPU/GPU/计算绑定/单线程，因为模型很大）。如何限制存储在内存中的图像数量（从第 1 步开始）为第 2 步排队。这在响应式编程中称为背压。
如果没有背压，第 1 步中的所有工作可能会堆积起来，导致仅打开图像就会占用大量内存。
我想我可以使用一个信号量（例如 5 个），它大致代表我愿意为第 1 步（5 张图片）提供的内存量。我想这会使我的 5 个后台线程被阻塞，这可能是件坏事？ （这是一个严肃的问题：阻塞后台线程是不是不好，因为它会消耗资源。）
解决方法
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