python - 在 python3 中运行“import tensorflow”会发生什么？

Question

我试图理解为什么我在子进程中启动时无法正确运行（最新的）TensorFlow。

父进程运行import tensorflow，但除非我做一些感觉很hacky的事情，否则后续调用sess.run(...)将挂起。

（顺便说一句，这是一个非常 hacky 的东西。目标是让 TensorFlow 在multiprocessing.Process子类中工作。通过仅在__init__ing 子类的实例和调用start(), 调用之后才导入 Tensorflow sess.run(...)。）

由于这些原因，我认为问题源于我调用import父进程。我想避免非常hacky的解决方法。当import tensorflow被调用阻止 atf.Session在子进程中工作时会发生什么？

更新：

在简化的代码中，让我描述一下到底发生了什么。

子进程挂起sess.run(...)：

import tensorflow as tf

class Subprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self):
        ...
        self.model = ...
        self.output = ...
        self.sess = tf.Session(...)
        self.sess.run(...)

    def run(self):
        while True:
            self.sess.run(self.output)

child = Subprocess()
child.start()

但这有效：

import tensorflow as tf

class Subprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self):
        ...

    def run(self):
        self.model = ...
        self.output = ...
        self.sess = tf.Session(...)
        self.sess.run(...)
        while True:
            self.sess.run(self.output)

child = Subprocess()
child.start()

这也有效：

import tensorflow as tf

class Subprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self):
        ...
        self.model = ...
        self.output = ...

    def run(self):
        self.sess = tf.Session(...)
        self.sess.run(...)
        while True:
            self.sess.run(self.output)

child = Subprocess()
child.start()

由此看来，在子进程中启动 TensorFlow 的问题与导入 TensorFlow 无关（正如许多 SO 答案所暗示的那样）。相反，问题与在不同（父）进程中创建的子进程中tf.Session使用a有关。

我有一种预感，一个tf.Session实例无法在进程之间共享，但问题仍然存在。

标签： pythonpython-3.xtensorflow