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

Đang mở
#564 12 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
java, tensorflow
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện workload được báo cáo bằng SavedModelBundle, session.runner(), runner.run() và mẫu dự đoán lặp lại 100-QPS được nêu trong issue. Theo dõi quyền sở hữu và việc đóng các tensor đầu vào được cung cấp cùng các tensor đầu ra được trả về trong khi giám sát bộ nhớ; được xem là hoàn tất khi các dự đoán lặp lại không còn làm bộ nhớ tăng lên cho đến khi xảy ra OOM.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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())
Ngôn ngữ chính
Java
Star
928
Fork
227
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/java

Tất cả issue của tensorflow/java

Issue tương tự

Thêm issue về Java

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.