Python Beam 无法腌制/挖取大型 TensorFlow 模型

Question

我们正在尝试在线提供图像处理模型（在 Tensorflow 中），这样我们就不必出于速度目的而对 REST 服务或 Cloud-ML/ML-Engine 模型进行外部调用。

我们不是在每次推理时都尝试加载模型，而是想测试是否可以为每个 beam.DoFn 对象实例将模型加载到内存中，这样我们就可以减少加载和服务时间为模型。

例如

    from __future__ import absolute_import
    from __future__ import division
    from __future__ import print_function

    import tensorflow as tf
    import numpy as np


    class InferenceFn(object):

      def __init__(self, model_full_path,):
        super(InferenceFn, self).__init__()
        self.model_full_path = model_full_path
        self.graph = None
        self.create_graph()


      def create_graph(self):
        if not tf.gfile.FastGFile(self.model_full_path):
          self.download_model_file()
        with tf.Graph().as_default() as graph:
          with tf.gfile.FastGFile(self.model_full_path, 'rb') as f:
            graph_def = tf.GraphDef()
            graph_def.ParseFromString(f.read())
            _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        self.graph = graph

当它不是 beam.DoFn 并且只是一个常规类时，它能够在本地运行得很好，但是当它转换为 DoFn 并且我尝试使用 Cloud Dataflow 远程执行它时，作业失败，因为在序列化/酸洗期间，我想相信它试图序列化整个模型

例如 Example of Error

有没有办法规避或阻止 python/dataflow 尝试序列化模型？

Answer 1

是的——将模型作为字段存储在 DoFn 上需要对其进行序列化，以便将该代码传递给每个工作人员。您应该查看以下内容：

1. 安排让每个工人都可以使用模型文件。这在Python dependencies document 中针对数据流进行了描述。
2. 在您的 DoFn 中实现 start_bundle 方法并让它读取文件并将其存储在本地线程中。

这确保文件的内容不会在您的本地机器上被读取和腌制，而是让每个工作人员都可以使用该文件然后读入。