عند استخدام tf.Session في خدمة التصنيف (Inference Service)، هل هو آمن للاستخدام في الوقت نفسه بوجود عدة مواضيع (Threads)؟
عند استخدام TensorFlow لتدريب وتصدير نموذج، يمكننا تنفيذ خدمة التصنيف باستخدام هذا النموذج تمامًا كما يفعل tensorflow/serving.
السؤال هو ما إذا كان كائن tf.Session آمنًا في الوقت نفسه بوجود عدة مواضيع أم لا. إذا كانت الإجابة بنعم، فيمكننا تهيئة الكائن بعد بدء التشغيل واستخدام الكائن الفردي لمعالجة الطلبات المتزامنة.
المزيد من المعلومات
عند استخدام tf.Session في TensorFlow، يجب الانتباه إلى أنه ليس آمنًا تلقائيًا للاستخدام في عدة مواضيع (threads) في نفس الوقت. يعتبر tf.Session كائنًا يتعامل مع حالة معينة من النموذج والبيانات، وإذا تم مشاركته بين عدة مواضيع بشكل غير آمن، فإنه يمكن أن يؤدي إلى مشاكل مثل تعطل البرنامج أو نتائج غير متوقعة.
لتجنب هذه المشاكل، يمكن استخدام نمط تهيئة الكائن الثابت (Singleton Pattern) حيث يتم إنشاء كائن tf.Session مرة واحدة ومشاركته بين جميع المواضيع بدلاً من إنشاء كائن جديد لكل موضوع. يمكن تحقيق ذلك عن طريق إنشاء كائن tf.Session في وقت التهيئة الأولى وتخزينه ككائن ثابت، ثم استخدام هذا الكائن في كل مكان يحتاج إلى tf.Session في التطبيق.
ومع ذلك، يجب أن تكون حذرًا عند استخدام الكائن الثابت في تطبيق متعدد المواضيع، حيث يجب ضمان أن العمليات التي تتم على الكائن متزامنة بشكل صحيح لتجنب مشاكل التنافس (Race Conditions).
