Освобождение памяти при обработке большого количества изображений - PullRequest
Новая
       20

Освобождение памяти при обработке большого количества изображений

1 голос
/ 24 октября 2019

У меня есть dag в Airflow, dag, обрабатывающий документы с информацией для изображений, и я запускаю этот dag для 500K документов, каждый документ содержит URL с изображением, загруженное изображение из этого URL (используйте для этого multiprocessing.ThreadPool), открываемый с помощью PIL. Изображение и прогнозируемая нейронная сеть категории для этого изображения. Я кодировал обработку изображений в пакетном режиме (5K изображений в каждом). Как освободить память, когда начнут обрабатываться следующие партии? В профилировщике памяти при вызове функции генератора увеличивается объем памяти (для img_batch, url_to_id_map в self.images_generator (img_index_docs_list) этой строки) 

class ImagePredictingOp(BaseOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(self,
                 mng_db,
                 mng_models_collection,
                 mng_image_index_collection,
                 *args, **kwargs):
        super(ImagePredictingOp, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.mng_db = mng_db
        self.mng_models_collection = mng_models_collection
        self.mng_image_index_collection = mng_image_index_collection
        self.is_scheduled = True


    def images_generator(self, docs):
        chunk_size = 5000
        gc.collect()
        del gc.garbage[:]
        for batch in range(0, len(docs), chunk_size):
            img_index_docs = docs[batch: batch + chunk_size]
            url_to_id_map = {doc['Url']: doc['_id'] for doc in img_index_docs}
            raw_img_list = ThreadPool(32).imap_unordered(self.get_raw_image, img_index_docs)
            img_indx_raw_for_predict = {url: raw_img for raw_img, url in raw_img_list}
            img_indx_for_predict = {url: img for url, img in img_indx_raw_for_predict.items() if img is not None}
            yield img_indx_for_predict, url_to_id_map

    def execute(self, context):
        models_collection = self.init_mng_collection(self.mng_models_collection)
        img_index_collection = self.init_mng_collection(self.mng_image_index_collection)
        model_id_list = self.get_mng_doc_models(models_collection)
        models_objects = self.get_trained_models_objects(model_id_list, models_collection)
        img_index_docs_list = self.get_mng_images_doc(img_index_collection)
        for img_batch, url_to_id_map in self.images_generator(img_index_docs_list):
            gc.collect()
            del gc.garbage[:]
            for prediction_model in models_objects:
                prediction_result = prediction_model.work(img_batch)
                self.put_to_mongo_result(prediction_result, prediction_model.name, url_to_id_map, img_index_collection)

Это результат memory_profiler 

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
    54  319.652 MiB  319.652 MiB       @profile
    55                                 def execute(self):
    56  319.652 MiB    0.000 MiB           count = 0
    57  319.957 MiB    0.305 MiB           models_collection = self.init_mng_collection(self.mng_models_collection)
    58  319.957 MiB    0.000 MiB           img_index_collection = self.init_mng_collection(self.mng_image_index_collection)
    59  319.957 MiB    0.000 MiB           model_id_list = ['5d9de619929ea61c40ae6267']
    60 2143.152 MiB 1823.195 MiB           models_objects = self.get_trained_models_objects(model_id_list, models_collection)
    61 5196.199 MiB 3053.047 MiB           img_index_docs_list = self.get_mng_images_doc(img_index_collection)
    62 20555.500 MiB 7782.336 MiB           for img_batch, url_to_id_map in self.images_generator(img_index_docs_list):
    63 20555.500 MiB    0.000 MiB               count += 1
    64 20605.824 MiB    0.000 MiB               for prediction_model in models_objects:
    65 20606.246 MiB   90.785 MiB                   prediction_result = prediction_model.work(img_batch)
    66 20605.824 MiB    0.000 MiB                   self.put_to_img_index(prediction_result, prediction_model.name, url_to_id_map, img_index_collection)
    67 20605.824 MiB    0.000 MiB               if count == 2:
    68 20605.824 MiB    0.000 MiB                   break
...