Question

我有一个基于python的人脸识别脚本，它运行几个进程（线程？）都在做不同的事情。一旦训练图像被更改/更新，我试图使用其中一个来重新训练模型。

我尝试通过python管道函数发送模型：

pipe.send(model)

我没有遇到任何例外，它只是无限期地挂在那里。

我担心这个模型要么是不可打击的，要么就是太大了！

Answer 1

multiprocessing使用pickle（或cPickle，具体取决于版本）。你试过像这样检查吗？

>>> import pickle
>>> pik = pickle.dumps(model)
>>> _model = pickle.loads(pik)

如果成功，则可由pickle序列化。如果不是，您可以尝试使用功能更强大的序列化程序，以及使用更好的序列化程序（multiprocessing和dill）的pathos.multiprocessing分叉。