обнаружение объекта tenorflow параллельный вывод
Я пытаюсь вывести предварительно обученные модели ssd-inception-coco с кодом Python на архитектуре ЦП, когда я пытаюсь вывести модель в одном видеопотоке, я получил около ~ 14 кадров в секунду, поэтому для этого я установил тензорный поток из репозитория python pip и использовал следующий код в соответствии с официальной документацией tenorflow для загрузки предварительно обученного веса для вывода на CPU,
import tensorflow as tf
self._tf_session = tf.Session()
self._tf_session.graph.as_default()
tf.import_graph_def(self._model.graph_definitions, name='')
Итак, в настоящее время, чтобы запустить 4 потока для одной и той же модели, я создаю 4 процесса на 4 разных видеоканалах через терминал, но он просто делит частоту кадров для всех 4 потоков по сравнению с тем, что он обеспечивает для одного видеопотока,
для EX. если тензорный поток выводит со скоростью 14 FPS для 1 видеопотока, после запуска 4 параллельных экземпляров (процессов) он дает около 4 FPS для каждого потока процесса,
это явно означает, что тензорный поток не обрабатывает параллельный вывод для нескольких потоков может быть по умолчанию, поэтому как я могу добиться параллелизма для нескольких видеопотоков только на ЦП, сохраняя почти такую же частоту кадров, возможно ли это через API тензорного потока (низкоуровневый API) или что-то.