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V2EX  ›  Python

奇怪的问题,在模型推理间加入间隔导致 CPU 使用率异常的高

  •  
  •   chinabrowser · 336 天前 · 891 次点击
    这是一个创建于 336 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    from SceneDetector import SceneDetector
    from multiprocessing import Pipe, Process
    import numpy as np
    import time
    import cv2
    
    def SceneWorker(pipe_conn, model_path, is_onnx = False):
        sd = SceneDetector(model_path, is_onnx = True)
        while True:
            data = pipe_conn.recv()
            if data is None:
                break
    
            results = sd.infer_scenes(data)
    
            pipe_conn.send(results)
    
    if __name__ == '__main__':
        model_path = 'models/scene_model.onnx'
        scene_conn, scene_child_conn = Pipe()
        scene_process = Process(target=SceneWorker, args=(scene_child_conn, model_path, True,))
        scene_process.start()
    
        test_img = cv2.imread('TestImages/1440P_1000M_8X.jpg') 
    
        for _ in range(5000):
            scene_conn.send([test_img])
            results = scene_conn.recv()[0]
            print(results)
            time.sleep(0.1)  #这里在推理间加入了间隔
    
        scene_conn.send(None)
        scene_process.join()
        
    

    High CPU Usage Jupyter Test 推理本身时间只用不到 2ms ,连续推理时 CPU 占用率会短暂上升,推理结束后立刻归零,但是如果推理之间有间隔,则 CPU 占用则会保持在一个很高的水平。一开始以为是time.sleep的问题,后来试过了用threadingEventasyncioawait做间隔,结果也是一样的。 使用Torch或者Onnx的模型结果都是一样的,把cv预处理删除掉也不影响 CPU 使用,所以也不是cv的问题。今天还测试了把推理单独开一个进程,也没有改善。

    tangtang369
        1
    tangtang369  
       336 天前
    ```
    def SceneWorker(pipe_conn, model_path, is_onnx = False):
    sd = SceneDetector(model_path, is_onnx = True)
    while True:
    data = pipe_conn.recv()
    if data is None:
    break

    results = sd.infer_scenes(data)

    pipe_conn.send(results)
    # 在这里增加这个 你再跑下
    time.sleep(0)
    ```
    chinabrowser
        2
    chinabrowser  
    OP
       336 天前
    @tangtang369 `time.sleep(0)`的话可以瞬间完成
    chinabrowser
        3
    chinabrowser  
    OP
       336 天前
    @tangtang369
    500 次推理,通过管道的话是 13 秒,直接在主进程做预测是 3.7 秒,大部分时间在加载模型上
    Measure-Command -Expression {python .\PipeLineTest.py}

    Days : 0
    Hours : 0
    Minutes : 0
    Seconds : 13
    Milliseconds : 186
    Ticks : 131865097
    TotalDays : 0.000152621640046296
    TotalHours : 0.00366291936111111
    TotalMinutes : 0.219775161666667
    TotalSeconds : 13.1865097
    TotalMilliseconds : 13186.5097

    Measure-Command -Expression {python .\OnnxProfiling.py}

    Days : 0
    Hours : 0
    Minutes : 0
    Seconds : 3
    Milliseconds : 758
    Ticks : 37589256
    TotalDays : 4.35060833333333E-05
    TotalHours : 0.001044146
    TotalMinutes : 0.06264876
    TotalSeconds : 3.7589256
    TotalMilliseconds : 3758.9256
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