tf.gfile.GFile вызывает утечку памяти внутри док-контейнера - PullRequest
Новая
       22

tf.gfile.GFile вызывает утечку памяти внутри док-контейнера

1 голос
/ 19 марта 2019

Я использую эту функцию для чтения данных изображения из корзины GCS: 

def _load_image(path, height, width):
try:
    with tf.gfile.GFile(path, 'rb') as fl:
        image_bytes = fl.read()
        image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), -1)
        return image.astype(np.float32)

except Exception as e:
    logging.exception('Error processing image %s: %s', path, str(e))
    return

Она вызывается внутри цикла, который считывает данные изображения и выводит их в файл .tfrecord 

def _write_tf_records(examples, output_filename):
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_filename)
    for example in tqdm(examples):
        try:
            image = _load_image(example['path'], height=HEIGHT, width=WIDTH)
            if image is not None:
                encoded_img_string = cv2.imencode('.jpg', image)[1].tostring()
                feature = {
                    'train/label': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(example['classname'])),
                    'train/image': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(encoded_img_string))
                }

                tf_example = tf.train.Example(features= tf.train.Features(feature=feature))
                writer.write(tf_example.SerializeToString())
        except Exception as e:
            print(e)
            pass
    writer.close()

Функция отлично работает при выполнении на локальном компьютере считывания изображений из моей корзины GCS.Но когда я пытаюсь запустить этот скрипт на языке Python из внутри контейнера Docker , он начинает быстро потреблять оперативную память и в конечном итоге дает сбой (возможная утечка памяти).

Я устранил другие возможные причины и почти уверенчто GFile.read() является причиной ошибки.

Предложения по решению этой проблемы?

...