写一个进程使用DALI库处理图片（读取本地jpg，resize），通过Queue与其他进程通信

要在Python中使用DALI库处理图片，并通过`Pipe`（DALI的队列）与其他进程通信，你需要首先安装DALI，然后按照以下步骤编写代码：

1. 导入必要的模块：

from nvidia.dali.pipeline import Pipeline
import nvidia.dali.ops as ops
import nvidia.dali.types as types
import os
import queue

2. 定义管道（Pipeline）类，用于图片预处理：

class ImageProcessingPipeline(Pipeline):
    def __init__(self, batch_size, image_dir, output_queue, device='gpu', num_threads=4, device_id=0, resize_shape=(256, 256)):
        super().__init__(batch_size, num_threads, device_id, seed=123, exec_async=False, exec_pipelined=True)
        self.input = ops.FileReader(file_root=image_dir, shard_id=device_id, num_shards=os.cpu_count())
        self.decode = ops.ImageDecoder(device="mixed", output_type=types.RGB)
        self.resize = ops.Resize(device, size=resize_shape)
        self.queue = output_queue

    def define_graph(self):
        jpg, _ = self.input(name="Reader")
        img = self.decode(jpg)
        resized_img = self.resize(img)
        return resized_img

3. 创建图片处理进程，并启动队列：

def process_images(image_dir, output_queue, pipe_num, pipe_idx):
    pipeline = ImageProcessingPipeline(batch_size=1, image_dir=image_dir, output_queue=output_queue, device_id=pipe_idx)
    pipeline.build()
    
    # 运行循环直到接收到关闭信号
    while True:
        data = pipeline.run()
        output_queue.put(data[0].as_cpu())  # 将处理后的图像放入队列
        if output_queue.empty():  # 检查是否有其他进程需要停止
            break

4. 主进程接收处理后的图片并发送信号给其他进程：

def main(image_dir, num_processes, queue):
    # 初始化队列
    pipes = []
    for i in range(num_processes):
        pipes.append(process_images(image_dir, queue, i))
        
    # 当所有图片处理完成，向每个进程发送停止信号
    for pipe in pipes:
        queue.put(None)  # 停止信号，例如None或特殊值
    
    # 等待所有进程结束
    for pipe in pipes:
        pipe.join()

queue = queue.Queue()  # 创建全局队列
main(image_dir="/path/to/images", num_processes=4, queue=queue)

在这个例子中，主进程通过`queue`向图像处理进程发送文件路径列表，处理完的图片则放入队列供其他进程消费。当主进程检测到队列为空时，表示所有图片已处理完毕，会发送一个停止信号给处理进程。