Python 如何与Inception并行对多个图像进行分类？

下面是Tensorflow For Poets教程提供的代码，它有助于使用重新训练的初始模型对图像进行分类

import tensorflow as tf, sys

# change this as you see fit
image_path = sys.argv[1]

# Read in the image_data
image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, 'rb').read()

# Loads label file, strips off carriage return
label_lines = [line.rstrip() for line 
                   in tf.gfile.GFile("tf_files/retrained_labels.txt")]

# Unpersists graph from file
with tf.gfile.FastGFile("tf_files/retrained_graph.pb", 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')

with tf.Session() as sess:
    # Feed the image_data as input to the graph and get first prediction
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')

    predictions = sess.run(softmax_tensor, \
             {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})

    # Sort to show labels of first prediction in order of confidence
    top_k = predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1]

    for node_id in top_k:
        human_string = label_lines[node_id]
        score = predictions[0][node_id]
        print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))

我不想一次只对一张图像进行分类，而是想对多张图像进行分类。我知道可以通过将每个图像的数据放入

sess.run（softmax\u tensor，{'DecodeJpeg/contents:0'：image\u data}）

代码部分来为其运行此过程，但我希望同时并行执行此操作

---

tensorflow或Python的多处理库是否提供了一些东西，允许我利用我的多核并行地对图像进行分类（比如一次4-8个）？

Hm，为什么不将图像放在一个批次中？您能详细说明一下吗？我是Tensorflow的新手@DanevskyiDmytro@DanevskyiDmytro在这种特殊情况下，我如何使用批处理？嗯，为什么不将图像放入批处理？您能详细说明一下吗？我是Tensorflow的新手@DanevskyiDmytro@DanevskyiDmytro在这种特殊情况下，我如何使用批次？