java tensorflow and maven version is org.tensorflow:libtensorflow:1.15.0 after session.runner.run() for many times, the memory grow higher and higher then oom

Aperta
#564 12 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
java, tensorflow
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo il carico di lavoro segnalato usando SavedModelBundle, session.runner(), runner.run() e il pattern di predizioni ripetute a 100-QPS mostrato nell’issue. Traccia la proprietà e la chiusura dei tensori di input forniti e dei tensori di output restituiti mentre monitori la memoria; il lavoro è terminato quando le predizioni ripetute non fanno più crescere la memoria fino a OOM.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

20241024-155157

my test code with language scala ,this is one predict, we will predict 100 QPS for a docker
val config = ConfigProto.newBuilder
.putDeviceCount("CPU", Runtime.getRuntime.availableProcessors)
.setInterOpParallelismThreads(8)
.setIntraOpParallelismThreads(8)
.setOperationTimeoutInMs(3000)
.build

val options = RunOptions.newBuilder
  .setTimeoutInMs(5000)
  .build 

val modelBundle = SavedModelBundle
  .loader(s"$path")
  .withTags("serve")
  .withConfigProto(config.toByteArray)
  .withRunOptions(options.toByteArray)
  .load

val kernel = modelBundle.session

val data = Map("tensor1" -> Seq(0.1f,0.122f),……)
val runner = kernel.runner()
val inputTensorList: util.ArrayList[Tensor[java.lang.Float]] = new util.ArrayList[Tensor[java.lang.Float]]()
data.map{
  case (tensorName, featureId) => {

    val dataInput:FloatBuffer = FloatBuffer.allocate(featureId.size)
    featureId.foreach(featureValue => {
      dataInput.put(featureValue)
    })
    dataInput.asInstanceOf[Buffer].flip()
    val tensorShape:Array[Long] = Array(1,featureId.size)
    val tensor = Tensor.create(tensorShape,dataInput)
    runner.feed(tensorName,tensor)
    inputTensorList.add(tensor)
  }
}

for(i <- 0 until 2 ){
  runner.fetch("StatefulPartitionedCall",i)
}

val output = runner.run.asScala
val scores:Array[Float] = output.map(ten => {
  val tensorData: Array[Array[Float]] = ten.copyTo(Array.ofDim[Float](ten.shape()(0).toInt, ten.shape()(1).toInt))
  tensorData(0).head
}).toArray
inputTensorList.asScala.foreach(_.close())
output.foreach(_.close())
Lingua principale
Java
Stelle
928
Fork
227
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di tensorflow/java

Tutte le issue di tensorflow/java

Issue simili

Altre issue su Java

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.