多进程pool.map（）在第一组输入后停止

Question

我正在尝试使用pool.map（）序列化一个函数，该函数接受一个输入并将输出写入csv文件。似乎该过程在第一组输入之后停止。我正在4个内核的Debian上运行代码。

if(oldnumofconversations != numofconversations)
            {
                m_Initialized = true;
                oldnumofconversations = numofconversations;
            }

from multiprocessing import Pool, cpu_count
from keras.models import load_model
input = [1,2,3,4,5,6,7,8]
model = load_model(directory)
def func(input):
    # some calculations
    prediction = model.predict(data)
    # more calculations
    print('Currently working on', input)
    df.to_csv(directory)

def main():
    workers = cpu_count()
    pool = Pool(processes=workers)
    pool.map(func, input)
    pool.close()
    pool.join()

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    main()
    print('That took {} seconds'.format(time.time() - start))

我得到上面的输出，然后就不继续进行后续输入了。我已经测试了该函数，没有进行多处理，而且效果很好，所以我猜问题出在Currently working on 1 Currently working on 2 Currently working on 3 Currently working on 4 中。

编辑： 经过一些调试后，我发现了问题。我正在使用Keras模型作为函数的一部分，这似乎是问题所在。