多进程

Question

我在我的一个项目中使用tensorflow和python多处理。我注意到如果我在多处理之前初始化一个会话，那么多处理就好像停留在某处。

我的代码看起来像这样：

import tensorflow as tf
from multiprocessing.pool import Pool
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    X = tf.Variable([10, 1])
    init = tf.initialize_all_variables()
graph.finalize()

def run(i):
    sess = tf.Session(graph=graph)
    sess.run(init)
    print sess.run(X)
#uncomment for the bug
#sess = tf.Session(graph=graph)
#sess.close()
p = Pool(4)
res = p.map(run, [1,2,3])

我打断时收到的消息：

Process PoolWorker-1:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap
    self.run()
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 102, in worker
    task = get()
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/queues.py", line 374, in get
    racquire()
KeyboardInterrupt

Answer 1

你想要达到什么目的？为什么要尝试为同一个图创建多个会话并并行运行？正如@fabrizioM所提到的，如果配置正确，TF会负责在CPU和GPU之间分配计算。因此，您尝试使用TF的方式并不受支持。