python onnx多线程
时间: 2024-07-12 16:01:26 浏览: 117
Python 中的 ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开源格式,用于表示机器学习模型。ONNX 允许不同框架之间的模型转换和部署,但本身并不直接支持多线程处理。然而,在使用 Python 配合 ONNX 进行深度学习模型推理或训练的时候,你可以利用 Python 自带的 threading 或 multiprocessing 库来实现多线程。
例如,如果你有一个复杂的神经网络模型,想在推理阶段并行处理多个输入样本,你可以创建多个线程,每个线程负责处理一部分数据。下面是一个简单的示例:
```python
import onnx
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 加载ONNX模型
model = onnx.load("your_model.onnx")
def infer_sample(input_data):
# 在这里执行模型推理
output = model.run(None, {"input": input_data})
return output
# 多线程处理
inputs_list = ... # 你的输入数据列表
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
results = executor.map(infer_sample, inputs_list)
# 处理并发结果
for result in results:
process_result(result)
```
在这个例子中,`ThreadPoolExecutor` 创建了一个包含指定数量线程的工作池,然后使用 `map` 函数将输入数据分发到这些线程上并获取结果。这样就可以提高模型推理的效率。
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