C# 两个线程不同时调用同一个模型推理报错，第一个线程用后，第二个线程无法使用？

[Code-WHappy]

问题类型：其它

PaddleX版本
您使用的PaddleX版本 2.0.0 问题描述

如题

[heliqi]

是否有初始化两个实例(比如初始化两个model， 一个线程使用一个model实例)？ 多线程情况下，如果只有一个推理实例，一次只有一个线程能调用该实例(不能有多个线程访问同一个实例)。

[Code-WHappy]

两个线程一个model，但是线程1调用时，线程2不用。不会出现冲突的问题。有办法解决这个问题吗？不然调试起来太麻烦。因为我们自动运行是一个线程，调试是一个线程

[xingyun8]

您好，请问您这个问题解决了吗？我也遇到同样的问题。

[ximitiejiang]

@heliqi 按这个说法，意思是每个model得绑定到一个固定线程去吗？Code-WHappy的应用场景其实已经是单线程访问了，只不过是多个线程分时访问同一个模型，如果这样无法支持，就只能理解为一个model得绑定到一个线程了。

但这样就太方便了，多个线程分时访问的需求太多了，难道没有解决方案吗？

[Code-WHappy]

还没有解决，官方还没给出解决方案

[Code-WHappy]

这是最终定位到的错误

[heliqi]

1. 可以分时调用，必须要加锁，保证多个线程不能同时访问同一个实例
2. 需要使用线程池或者让线程while住，一直保持存在（也就是线程id一直不变）。线程不能不断创建销毁，否则会引发底层cuda问题

@ximitiejiang

[heliqi]

推荐使用这个pr里的线程池：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/pull/1179 对c++的dll接口进行封装,线程池使用参照multi_thread_infer2.cpp。 c#端调用初始化函数初始化model和线程池，推理时只需要调用submit函数（也可再封装这个接口）提交多线程任务即可

[Code-WHappy]

我看了下你们这个multi_thread_infer2.cpp，这是推理的时候多线程同时推理，然后再合并结果。我们需要的是，一个推理一个线程即可，但是需要在线程ID变化的情况下也能用。也就是说线程1调用后，线程2在调用也可以

[heliqi]

你看错demo了吧？ multi_thread_infer2.cpp这个例子，你改成只初始化model1， 然后调用下面的语句不就是你想要的两次调用么？我怀疑你看到的是multi_thread_infer.cpp的例子，这个针对batch的，所以才会合并结果。 auto future1 = pool.submit(infer, model1, ref(imgs), &results1, 1); auto future2 = pool.submit(infer, model1, ref(imgs), &results2, 1); future1.get(); std::cout << "result1:" << results1[0] << std::endl;

future2.get(); std::cout << "result1:" << results2[0] << std::endl;

[sommour]

是否有初始化两个实例(比如初始化两个model， 一个线程使用一个model实例)？ 多线程情况下，如果只有一个推理实例，一次只有一个线程能调用该实例(不能有多个线程访问同一个实例)。

你好，我最近用多个线程调用不同的模型，但是还是会出现线程冲突的情况，我把model_infer.dll更改名字都不行。也已经实例化了多个model。引用代码如下： class Classify { [DllImport("model_infer.dll", EntryPoint = "InitModel")] // Model unified initialization method: need yml、pdmodel、pdiparams public static extern IntPtr InitModel(string model_filename, string params_filename, string cfg_file, bool use_gpu);

    [DllImport("model_infer.dll", EntryPoint = "Cls_ModelPredict")]  // PaddleClas Model reasoning method
    public static extern void Cls_ModelPredict(IntPtr model, IntPtr img, int W, int H, int C, ref float score, ref byte category, ref int category_id);

    [DllImport("model_infer.dll", EntryPoint = "DestructModel")]  // Segmentation, detection, identification model destruction method
    public static extern void DestructModel(IntPtr model);
}

推测model_infer.dll会引用paddle_inference.dll的网络，导致同时访问的时候冲突。 用线程池并不能解决我的需求： 第一，我用多线程是为了加快处理速度 第二，我各个线程的模型不尽相同 这个如何解决？