使用TensorFlow-GPU + Python多处理时的错误？

Question

当我使用TensorFlow-GPU + Python多处理时，我注意到了一种奇怪的行为。

我已经使用一些自定义和我自己的数据集实现了DCGAN。由于我将DCGAN调节到某些功能，我有训练数据和测试数据以供评估。

由于我的数据集的大小，我编写了数据加载器，它们使用Python的multiprocessing并发运行并预加载到队列中。

代码的结构大致如下所示：

class ConcurrentLoader:
    def __init__(self, dataset):
        ...

class DCGAN
     ...

net = DCGAN()
training_data = ConcurrentLoader(path_to_training_data)
test_data = ConcurrentLoader(path_to_test_data)

使用CUDA 8.0，此代码在TensorFlow-CPU和TensorFlow-GPU <= 1.3.0上运行良好，但是当我使用TensorFlow-GPU 1.4.1和CUDA 9运行完全相同的代码时（截至12月的TF和CUDA的最新版本） 2017）它崩溃：

2017-12-20 01:15:39.524761: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2017-12-20 01:15:39.527795: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2017-12-20 01:15:39.529548: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2017-12-20 01:15:39.535341: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2017-12-20 01:15:39.535383: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:352] could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
2017-12-20 01:15:39.535397: F tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc:667] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo<T>(), &algorithms) 
[1]    32299 abort (core dumped)  python dcgan.py --mode train --save_path ~/tf_run_dir/test --epochs 1

让我感到困惑的是，如果我只是删除test_data，则不会发生错误。因此，出于一些奇怪的原因，TensorFlow-GPU 1.4.1和CUDA 9仅使用一个ConcurrentLoader，但在初始化多个加载器时崩溃。

更有趣的是（在异常之后）我必须手动关闭python进程，因为GPU的VRAM，系统的RAM甚至python进程在脚本崩溃后仍然存活。

此外，它必须与Python的multiprocessing模块有一些奇怪的联系，因为当我在Keras中实现相同的模型（使用TF后端！）时，代码也运行得很好，有2个并发加载器。我猜Keras在某种程度上创造了一个抽象层，使TF不会崩溃。

我可能在哪里搞砸multiprocessing模块导致像这样的崩溃？

这些是在multiprocessing中使用ConcurrentLoader的代码部分：

def __init__(self, dataset):
    ...
    self._q = mp.Queue(64)
    self._file_cycler = cycle(img_files)
    self._worker = mp.Process(target=self._worker_func, daemon=True)
    self._worker.start()

def _worker_func(self):
    while True:
        ... # gets next filepaths from self._file_cycler
        buffer = list()
        for im_path in paths:
            ... # uses OpenCV to load each image & puts it into the buffer
        self._q.put(np.array(buffer).astype(np.float32))

......就是这样。

我在哪里写过“不稳定”或“非pythonic”multiprocessing代码？我认为daemon=True应该确保每个进程一旦主进程死亡就会被杀死？不幸的是，这种特定错误并非如此。

我在这里滥用了默认的multiprocessing.Process或multiprocessing.Queue吗？我想只是编写一个类，我将批量图像存储在一个Queue中，并通过方法/实例变量访问它应该没问题。