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使用YOLO 模型进行线程安全推理

在多线程环境中运行YOLO 模型需要仔细考虑，以确保线程安全。Python's threading 模块允许您同时运行多个线程，但在这些线程中使用YOLO 模型时，需要注意一些重要的安全问题。本页将指导您创建线程安全的YOLO 模型推理。

了解Python 线程

Python 线程是一种并行形式，允许程序同时运行多个操作。不过，Python 的全局解释器锁（GIL）意味着一次只能有一个线程执行Python 字节码。

单线程与多线程示例

虽然这听起来像是一种限制，但线程仍然可以提供并发性，尤其是在 I/O 绑定操作或使用释放 GIL 的操作（如由YOLO 的底层 C 库执行的操作）时。

共享模型实例的危险

在线程外实例化YOLO 模型并在多个线程间共享该实例可能会导致竞赛条件，即由于并发访问，模型的内部状态会被不一致地修改。当模型或其组件持有的状态不是设计为线程安全的状态时，这种情况尤其容易出现问题。

非线程安全示例：单个模型实例

在Python 中使用线程时，识别可能导致并发问题的模式非常重要。以下是应该避免的情况：在多个线程中共享单个YOLO 模型实例。

# Unsafe: Sharing a single model instance across threads
from ultralytics import YOLO
from threading import Thread

# Instantiate the model outside the thread
shared_model = YOLO("yolov8n.pt")


def predict(image_path):
    """Predicts objects in an image using a preloaded YOLO model, take path string to image as argument."""
    results = shared_model.predict(image_path)
    # Process results


# Starting threads that share the same model instance
Thread(target=predict, args=("image1.jpg",)).start()
Thread(target=predict, args=("image2.jpg",)).start()

在上面的例子中 shared_model 被多个线程使用，这可能导致不可预测的结果，因为 predict 可由多个线程同时执行。

非线程安全示例：多个模型实例

同样，这里有一个不安全模式，它有多个YOLO 模型实例：

# Unsafe: Sharing multiple model instances across threads can still lead to issues
from ultralytics import YOLO
from threading import Thread

# Instantiate multiple models outside the thread
shared_model_1 = YOLO("yolov8n_1.pt")
shared_model_2 = YOLO("yolov8n_2.pt")


def predict(model, image_path):
    """Runs prediction on an image using a specified YOLO model, returning the results."""
    results = model.predict(image_path)
    # Process results


# Starting threads with individual model instances
Thread(target=predict, args=(shared_model_1, "image1.jpg")).start()
Thread(target=predict, args=(shared_model_2, "image2.jpg")).start()

即使有两个独立的模型实例，并发问题的风险仍然存在。如果 YOLO 不是线程安全的，使用单独的实例可能无法防止竞赛条件，特别是如果这些实例共享任何非线程本地的底层资源或状态。

线程安全推理

要执行线程安全推理，应在每个线程中实例化一个单独的YOLO 模型。这样可以确保每个线程都有自己独立的模型实例，从而消除出现竞赛条件的风险。

线程安全示例

下面介绍如何在每个线程内实例化YOLO 模型，以实现安全的并行推理：

# Safe: Instantiating a single model inside each thread
from ultralytics import YOLO
from threading import Thread


def thread_safe_predict(image_path):
    """Predict on an image using a new YOLO model instance in a thread-safe manner; takes image path as input."""
    local_model = YOLO("yolov8n.pt")
    results = local_model.predict(image_path)
    # Process results


# Starting threads that each have their own model instance
Thread(target=thread_safe_predict, args=("image1.jpg",)).start()
Thread(target=thread_safe_predict, args=("image2.jpg",)).start()

在本例中，每个线程都创建了自己的 YOLO 实例。这样可以防止任何线程干扰另一个线程的模型状态，从而确保每个线程都能安全地执行推理，而不会与其他线程发生意外的交互。

结论

当使用YOLO 型号与Python'时 threading为了确保线程安全，我们总是在使用模型的线程中实例化模型。这种做法可以避免竞赛条件，确保推理任务可靠运行。

对于更高级的应用场景，要进一步优化多线程推理性能，可以考虑使用基于进程的并行性与 multiprocessing 或利用带有专用工作进程的任务队列。



创建于 2023-11-12，更新于 2024-05-03
作者:glenn-jocher(2)

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