В приложении, которое работает довольно долго и использует модели Python Keras, я старался не тратить время на другие вещи, кроме тренировочных моделей. Мое решение - многопоточность:
from multiprocessing import Pool as ThreadPool
...
workers = ThreadPool(3)
Это работает, пока я не попытаюсь их использовать:
train_x, train_y = tuple(np.concatenate(list(workers.map(self.preprocess_image, image_iter))) for image_iter in zip(input_images, ideal_images))
# workers.map is the crucial part
Это предназначено только для таких вещей, как обработка изображений;но обучение модели проводится только в основном потоке. При запуске сценария возникает эта ошибка:
RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().
Я уже обнаружил, что мне нужно использовать некоторые графики и сеансы, чтобы это работало, но я понятия не имею, что и где мне нужно исправить. В: Что я должен добавить к своему коду, чтобы он работал правильно? Помощь приветствуется.