利用多进程提升ONNX模型部署中图像预处理效率
将PyTorch训练模型转换为ONNX格式后，常在生产环境中使用ONNX Runtime进行推理。然而，Python的全局解释器锁(GIL)常常导致图像预处理成为性能瓶颈，尤其当处理大量图像时。虽然PyTorch的DataLoader支持多进程数据预处理，但ONNX Runtime本身并不具备此功能。本文将介绍如何使用Python的multiprocessing库实现ONNX模型部署的多进程图像预处理，有效提升效率。
核心策略是利用multiprocessing.Pool对象将图像预处理任务分配到多个进程并行执行。首先，定义图像预处理函数，该函数接收图像路径列表作为输入，返回预处理后的图像列表：
import numpy as npfrom PIL import Imagedef preprocess_image(image_path): # 使用PIL和NumPy进行图像预处理 img = Image.open(image_path) # ... 图像预处理代码 ... 例如：resize, normalization img = img.resize((224, 224)) # 示例：调整图像大小 preprocessed_img = np.array(img) / 255.0 # 示例：归一化 return preprocessed_img
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此函数处理单张图片，包括使用PIL库打开图像和使用NumPy进行预处理（例如调整大小、归一化）。请根据实际需求修改# … 图像预处理代码 …部分。
接下来，使用multiprocessing.Pool实现并行处理：
import osimport globfrom multiprocessing import Pooldef parallel_preprocess(image_paths, num_workers): with Pool(num_workers) as pool: preprocessed_images = pool.map(preprocess_image, image_paths) return preprocessed_imagesif __name__ == "__main__": image_dir = "path/to/your/image/folder" # 替换为您的图像文件夹路径 image_paths = glob.glob(os.path.join(image_dir, "*.jpg")) num_workers = os.cpu_count() # 使用CPU核心数作为进程数 preprocessed_images = parallel_preprocess(image_paths, num_workers)
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这段代码使用pool.map函数将preprocess_image应用于每个图像路径，实现并行处理。num_workers参数指定进程池大小，建议设置为CPU核心数。请将”path/to/your/image/folder”替换为您的实际图像文件夹路径。 通过这种方法，您可以充分利用多核CPU，显著提高图像预处理速度，优化ONNX模型部署效率。
以上就是ONNX模型部署：如何利用多进程加速图像预处理？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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