多进程 推理 onnx
时间: 2023-07-06 07:17:55 浏览: 51
使用多进程来进行ONNX模型的推理可以提高推理效率,具体实现可以参考以下步骤:
1. 加载ONNX模型,并创建Session对象。
```python
import onnxruntime as ort
# 加载ONNX模型
model_path = "model.onnx"
sess = ort.InferenceSession(model_path)
```
2. 在每个进程中创建Session对象的副本。
```python
import multiprocessing as mp
# 创建Session对象的副本
def create_session():
return ort.InferenceSession(model_path)
# 创建多个进程
num_processes = 4
pool = mp.Pool(num_processes)
# 在每个进程中创建Session对象的副本
sessions = pool.map(create_session, range(num_processes))
```
3. 在每个进程中进行推理。
```python
# 定义推理函数
def inference(inputs):
# 获取当前进程的Session对象
session = sessions[mp.current_process()._identity[0] - 1]
# 执行推理
outputs = session.run(None, inputs)
return outputs
# 多进程推理
inputs_list = [...] # 输入数据列表
outputs_list = pool.map(inference, inputs_list)
```
需要注意的是,在多进程中使用Session对象时,每个进程需要单独创建Session对象的副本,否则会出现线程不安全的问题。此外,不同进程之间的通信需要使用进程间通信(IPC)机制,例如队列、管道等。
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