在caffe ImageNet例子中有對圖片進行resize的部分，文中使用的是linux shell指令碼命令：

for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do
    convert -resize 256x256\! $name $name
done

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但該命令在執行後游標就一直處於等待狀態，直到所有的圖片全部執行結束。這種情況在圖片數量比較大時就很惱人（對於ILSVRC2012資料集中的100多萬張圖片來說，這種狀態可能會持續好幾天），你不知道程式的執行狀況，不知道處理了多少圖片，不知道程式大概什麼時候能結束。

因此，本文采用matlab語言中的並行機制來實現圖片尺寸的批量resize。 
程式碼如下：

clear;clc;close all;
tic;            % 用於計算程式執行時間，和toc搭配使用
CoreNum=6;      % cpu核的數量
% 下面程式碼塊為並行處理檢測與開啟程式，需要在執行結束後予以關閉
if matlabpool('size')<=0
    matlabpool('open','local',CoreNum);
else
    disp('Already initialized');
end

imagePath = 'rastaPlpSpec/train/';  % 圖片存放路徑
imageFiles = dir(imagePath);
numFiles = length
 
(imageFiles);
parfor i=3:numFiles                 % 從3開始，因為前兩個是當前路徑‘.’和上一級路徑‘..’
    j = i-2;
    disp(j);
    imageFile = strcat(imagePath,imageFiles(i).name);
    A = imread(imageFile);
    B = imresize(A,[256 256]);      % resize為256x256
    imwrite(B,imageFile);           % 覆蓋原始圖片，若需要另存為，則修改此處的imageFile為新的儲存路徑
 

end
matlabpool close    % 關閉並行
toc;                % 顯示執行時間

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在該程式碼中，因為我的cpu有6個核，所以設定CoreNum=6。 
如果我有兩個物理cpu，每個有6個核，那麼我這裡是否可以設定CoreNum=12呢，這樣效率會不會成倍提升？由於對matlab的並行處理了解不多，這裡就留個疑問，等我知道後再補充，有知道的歡迎交流。

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在linux中關於cpu的相關資訊都在檔案/proc/cpuinfo中，使用者可以直接檢視該檔案或使用下面的命令顯示需要的資訊： 
1. 顯示物理cpu個數

cat /proc/cpuinfo | grep 'physical id' | sort | uniq | wc -l

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1. 顯示每個物理cpu的核數

cat /proc/cpuinfo | grep 'cpu cores' | uniq

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1. 顯示邏輯cpu的個數

cat /proc/cpuinfo | grep 'processor' | wc -l

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其中： 
總核數 = 物理CPU個數 X 每顆物理CPU的核數 
總邏輯CPU數 = 物理CPU個數 X 每顆物理CPU的核數 X 超執行緒數