Question

我试图使用Python多进程并行运行2个进程，但是第二个进程总是挂断。我在其他文章中看到，在函数内导入keras库可以解决问题，但对我而言不起作用。无法弄清楚我缺少什么...这是我的代码的简短摘要：

import multiprocessing
import numpy as np


def detect_img():
    from keras.layers import Dense
    from keras.models import Sequential

    #Not the actual model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(15, input_shape=(4,), activation='relu'))
    model.add(Dense(15, activation='relu'))
    model.add(Dense(15, activation='relu'))
    model.add(Dense(20, activation='relu'))
    model.add(Dense(4, activation='linear'))
    while True:
        x = np.random.rand(1, 4)
        y = model.predict(x)
        print(y)


def show_cam():
    import cv2
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':

    p1 = multiprocessing.Process(target=show_cam())
    p2 = multiprocessing.Process(target=detect_img())

    p1.start()
    p2.start()

Answer 1

好的。在许多实验中，我都面临着非常相似的行为。在网上浏览后，我发现了一个帖子，解释了opencv实现了自己的并行化，该并行化干扰了python GIL（全局解释器锁定）（如果您愿意的话，我可能会详细介绍...）。对我有用的解决方案是避免使用cv2！

当然，这不是atm的最佳方法。但是没有足够的时间寻找解决方法...

带有keras和opencv的Python多进程

1 个答案: