Я пытаюсь запустить многопроцессорность в моей программе на Python. Я создал два процесса и передал нейронную сеть в одном процессе и некоторую сложную вычислительную функцию в другом. Я хотел, чтобы нейронная сеть работала на GPU, а другая функция на CPU, и поэтому я определил нейронную сеть с помощью метода cuda ().
import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import multiprocessing as mp #I even tried import torch.multiprocessing
from multiprocessing import set_start_method
try:
set_start_method('spawn')
except RunTimeError:
pass
class network(nn.Module):
'''neural net class'''
def func1(img, net):
'''used to call neural net'''
def func2(img):
'''image processing part'''
if __name__ == '__main__':
net = network().cuda() #here network is my neural net class
img = cv2.imread('img.png')
p1 mp.Process(target= func1, args=(img, net)) #func1 is used to run neural net
p2 = mp.Process(target=func2, args=(img,)) #func2 is used for some img-processing
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
Но когда я запустил программу, я получил следующую ошибку: RuntimeError: Невозможно повторно инициализировать CUDA в разветвленном подпроцессе. Чтобы использовать CUDA с многопроцессорной обработкой, вы должны использовать метод запуска «spawn»
Поэтому я попытался использовать spawn , а также forkserver метод запуска, но затемЯ получил другую ошибку: RuntimeError: ошибка времени выполнения cuda (71): операция не поддерживается в… / torch / csrc / generic / StorageSharing.cpp: 245
Я пробовал многопроцессорную обработку python3 и torch.multiprocessing оба, но ничегоработал на меня.