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使用python多进程实现session.run (tensorflow)的并行化-用于推理

使用Python多进程实现session.run的并行化是为了提高TensorFlow推理的性能和效率。在TensorFlow中,session.run是用来执行计算图中的操作的函数。通过并行化session.run的调用,可以同时执行多个计算操作,从而加快推理速度。

具体实现多进程并行化session.run的方法如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import multiprocessing
import tensorflow as tf
  1. 定义每个进程的工作内容:
代码语言:txt
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def worker(graph_def, input_tensors, output_tensors, input_data, output_data):
    with tf.Session(graph=tf.Graph()) as session:
        session.graph.as_default()
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        inputs = {input_tensors[i].name: input_data[i] for i in range(len(input_tensors))}
        outputs = [output_tensor.name for output_tensor in output_tensors]
        result = session.run(outputs, feed_dict=inputs)
        for i in range(len(output_data)):
            output_data[i] = result[i]
  1. 加载计算图和定义输入输出张量:
代码语言:txt
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graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.FastGFile('path_to_graph.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

input_tensors = [graph_def.node[i].name for i in range(len(graph_def.node)) if 'input' in graph_def.node[i].name]
output_tensors = [graph_def.node[i].name for i in range(len(graph_def.node)) if 'output' in graph_def.node[i].name]

# 定义输入数据和输出数据
input_data = [...]
output_data = [None] * len(output_tensors)
  1. 创建进程池,并启动多个进程:
代码语言:txt
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pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)

for _ in range(num_processes):
    pool.apply_async(worker, args=(graph_def, input_tensors, output_tensors, input_data, output_data))

pool.close()
pool.join()
  1. 处理输出数据:
代码语言:txt
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# 处理输出数据
for i in range(len(output_data)):
    print("Output {}: {}".format(i, output_data[i]))

上述代码中,path_to_graph.pb是保存了计算图的文件路径,input_data是输入数据,output_data是输出数据。通过将计算图和输入数据传递给每个进程进行并行执行,最后将输出数据合并并进行后续处理。

这样就实现了使用Python多进程实现session.run的并行化,从而加速TensorFlow推理过程。

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