使用python多线程加载模型并测试

前言：之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据，如果进行线性处理，可能测试一次就花10个小时，而且还不知道结果怎么样，所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考：https://junyiseo.com/python/211.html

1 多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

特点：

• 线程可以被抢占（中断）。
• 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。

应用场景：

• 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
• 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
• 程序的运行速度可能加快
• 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

以上内容来自：https://www.runoob.com/python/python-multithreading.html

更多多线程python知识可以访问以上网站

2 使用多线程进行多模型加载和测试

• 先说一下如何分配多线程执行的思路：

  • 由于单线程进行测试的时候是一张图像进一次网络，然后得到结果。其占用的显存很小，只有900MB左右，而这里使用的是11G显存,所以在这种条件下支持每一个线程分配一个模型，然后进行预测。

  • 然后就是数据分配问题，多线程常常会遇到访问数据冲突的问题，但是这里我们可以避开这个问题，是用一个List存储所有图片，然后根据长度分配每个线程所要处理的图片多少。

  • 剩下就可以看模板了。

• 这里提供一个模板，可以替换其中关键的测试图片的函数，然后就可以运行了。

# -*- coding: UTF-8 -*-

import threading
from time import sleep, ctime

import cv2
import os
import json

totalThread = 16  # 需要创建的线程数，可以控制线程的数量

config_file = '模型配置文件'
checkpoint_file = '模型权重文件'
test_data_dir = '测试集所在文件夹（里边是待测试图片）'

listImg = [file for file in os.listdir(test_data_dir)]  #创建需要读取的列表，可以自行创建自己的列表
lenList = len(listImg)  #列表的总长度
gap = int(lenList