Loading two different Tensorflow versions with different classloaders
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- Lenguaje dominante
- Java
- Estrellas
- 928
- Forks
- 227
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Hello, I am creating a program that makes inference with already trained models and I want to allow changing the tensorflow versions on runtime. For that I am loading dynamically the JARS needed to run Inference with TF Java in a separate classloader. These JARs are not in the classpath of the main program. I expected that when the ClassLoader is garbage collected, the native libraries loaded by that classloader were going to be unloaded too. However that is not the case and I am not able to load two different versions of Tensorflow in the same run time one after the other. The error I get when I try to execute a command with the JARs corresponding to the second TF version loaded is :
2021-12-21 14:47:11.121313: F external/org_tensorflow/tensorflow/core/framework/variant_op_registry.cc:46] Check failed: existing == nullptr (0x7ff35a2acc38 vs. nullptr)Unary VariantDecodeFn for type_name: tensorflow::data::WrappedDatasetVariant already registered
Is this behaviour expected? Is there any way I can do what I want?
regards,
Carlos
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
El issue no menciona ningún archivo del repositorio, prueba ni punto de entrada. Comienza rastreando la carga de bibliotecas nativas y la gestión del classloader de TensorFlow Java; después, reproduce la carga secuencial de dos versiones de TensorFlow usando el fallo de registro de variant-op informado. Se considera terminado documentar si se admite la descarga e identificar una forma validada de cargar las versiones por separado, si existe alguna.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- java, tensorflow
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 25/100