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java - 为多个模型指定 CPU 或 GPU tensorflow java 的工作

coder 2024-03-04 原文

我正在使用 Tensorflow java API (1.8.0) 加载多个模型(在不同的 session 中)。这些模型是使用 SavedModelBundle.load(...) 方法从 .pb 文件加载的。这些.pb文件是通过保存Keras的模型获得的。

假设我要加载 3 个模型 A、B、C。 为此，我实现了一个 java Model 类:

public class Model implements Closeable {

private String inputName;
private String outputName;
private Session session;
private int inputSize;

public Model(String modelDir, String input_name, String output_name, int inputSize) {
    SavedModelBundle bundle = SavedModelBundle.load(modelDir, "serve");
    this.inputName = input_name;
    this.outputName = output_name;
    this.inputSize = inputSize;
    this.session = bundle.session();
}

public void close() {
    session.close();
}

public Tensor predict(Tensor t) {
    return session.runner().feed(inputName, t).fetch(outputName).run().get(0);
}
}

然后我可以很容易地用这个类实例化对应于我的 A、B 和 C 模型的 3 个 Model 对象，并在同一个 java 程序中用这 3 个模型进行预测。 我还注意到，如果我有一个 GPU，上面会加载 3 个模型。

但是，我希望只有模型 A 在 GPU 上运行并强制其他 2 个模型在 CPU 上运行。

通过阅读文档和深入研究源代码，我没有找到这样做的方法。我尝试定义一个新的 ConfigProto 将可见设备设置为 None 并用图形实例化一个新的 Session 但它没有工作(见下面的代码)。

    public Model(String modelDir, String input_name, String output_name, int inputSize) {
      SavedModelBundle bundle = SavedModelBundle.load(modelDir, "serve");
      this.inputName = input_name;
      this.outputName = output_name;
      this.inputSize = inputSize;
      ConfigProto configProto = ConfigProto.newBuilder().setAllowSoftPlacement(false).setGpuOptions(GPUOptions.newBuilder().setVisibleDeviceList("").build()).build();
      this.session = new Session(bundle.graph(),configProto.toByteArray());
}

当我加载模型时，它会使用可用的 GPU。你有解决这个问题的方法吗？

感谢您的回答。

最佳答案

根据 this issue ，新的源代码解决了这个问题。不幸的是，您必须按照 these instructions 从源代码构建

然后你可以测试:

ConfigProto configProto = ConfigProto.newBuilder()
                .setAllowSoftPlacement(true) // allow less GPUs than configured
                .setGpuOptions(GPUOptions.newBuilder().setPerProcessGpuMemoryFraction(0.01).build())
                .build();
SavedModelBundle  bundle = SavedModelBundle.loader(modelDir).withTags("serve").withConfigProto(configProto.toByteArray()).load();

关于java - 为多个模型指定 CPU 或 GPU tensorflow java 的工作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50819922/

javatensorflowSavedModelBundlesectioninputSizekerasgpu

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