TFlite 多线程并行

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import numpy as np from multiprocessing import Process, Queue   def process_data(data, model_TSNet, tsnet_input, tsnet_output, queue):     model = tflite_runtime.Interpreter(model_path=model_TSNet)     model.allocate_tensors()     model.set_tensor(tsnet_input[0]['index'], data.reshape((1,200,8)).astype(np.float32))     model.invoke()     result = model.get_tensor(tsnet_output[0]['index'])     queue.put(result)   # 创建进程 num_processes = 4  # 设置进程数量 processes = [] queue = Queue() for data in temp_data:     p = Process(target=process_data, args=(data, model_TSNet, tsnet_input, tsnet_output, queue))     p.start()     processes.append(p)   # 等待所有进程完成 for p in processes:     p.join()   # 获取结果 results = [] while not queue.empty():     result = queue.get()     results.append(result) TSNet_pre = np.vstack(results)

先定义一个 process_data 函数，用于处理单个数据，并将结果放入队列中。

然后使用 multiprocessing.Process 类创建多个进程，并将数据分配给每个进程进行处理。

在每个进程中创建一个新的模型实例，并使用该模型计算数据。

然后将结果放入队列中，以便在主进程中进行汇总。

最后等待所有进程完成，并将队列中的结果合并为一个数组 TSNet_pre。

 

 

由于每个进程都有自己的内存空间，因此每个进程都需要创建一个新的模型实例，并将其加载到内存中。因此，使用 Process 类可能会占用更多的系统资源。