Tensorflow: Sitzung blieb nach der Gabelung stecken

Version: Nightly Prebuilt für Python2 mit GPU (gerade jetzt)

Ich erwarte, dass der folgende Code dreimal "10.0" ausgibt, aber session.run ist in allen gegabelten Prozessen stecken geblieben.

import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp
import os

class Worker(mp.Process):
    def __init__(self, gid):
        self.gid = gid
        super(Worker, self).__init__()

    def run(self):
        G = tf.Graph()
        with G.as_default():
            x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])
            y = x * 2
            sess = tf.Session()
            print sess.run(y, feed_dict={x: 5})

G = tf.Graph()
with G.as_default():
    sess = tf.Session()
    with sess.as_default():
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])
        y = x * 2
        print sess.run(y, feed_dict={x: 5})

procs = [Worker(k) for k in range(2)]
for p in procs: p.start()
for p in procs: p.join()

Das Entfernen des Diagramms/der Sitzung im Masterprozess löst das Problem. Es sieht also so aus, als ob wir nach einer Sitzung keine Fork verwenden können?
Das Problem besteht mit und ohne GPU.

HINWEIS: Dieser Code wird nicht normal beendet. Sie müssen die gegabelten Prozesse wahrscheinlich manuell beenden, nachdem der Master beendet wurde.