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wzjs 2025/8/25 23:37:55

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概述

在多线程环境中运行YOLO 模型时需要特别注意线程安全问题。Python threading 模块允许同时运行多个线程，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。

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

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。如果模型或其组件所持有的状态在设计上不是线程安全的，那么问题就会特别严重。

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 threading import Threadfrom ultralytics import YOLO# Instantiate the model outside the thread
shared_model = YOLO("yolo11n.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 threading import Threadfrom ultralytics import YOLO# Instantiate multiple models outside the thread
shared_model_1 = YOLO("yolo11n_1.pt")
shared_model_2 = YOLO("yolo11n_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：

# 安全：在每个线程中实例化一个单独的模型
from threading import Threadfrom ultralytics import YOLOdef thread_safe_predict(image_path):"""在线程安全模式中，对每个图像使用一个新的YOLO模型实例"""local_model = YOLO("yolo11n.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。

使用 ThreadingLocked 装饰器

Ultralytics 提供了 ThreadingLocked 装饰器，可用于确保函数的线程安全执行。该装饰器使用锁来确保一次只能有一个线程执行被装饰的函数。

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils import ThreadingLocked# Create a model instance
model = YOLO("yolo11n.pt")# Decorate the predict method to make it thread-safe
@ThreadingLocked()
def thread_safe_predict(image_path):"""Thread-safe prediction using a shared model instance."""results = model.predict(image_path)return results# Now you can safely call this function from multiple threads