7
Verileri giriş boru hattı yöntemleriyle grafiğe besliyorum ve toplu veri oluşturmak için tf.train.shuffle_batch
uygulandı. Ancak, eğitim ilerledikçe, tensorflow daha sonraki iterasyonlar için yavaşlar ve yavaşlar. Buna neden olan temel neden hakkında kafam karıştı mı? Çok teşekkürler! Kod snippet'ım:Yineleme 10,000'den fazla olduğunda Tensorflow eğitimi yavaşlar ve yavaşlar. Niye ya?
def main(argv=None):
# define network parameters
# weights
# bias
# define graph
# graph network
# define loss and optimization method
# data = inputpipeline('*')
# loss
# optimizer
# Initializaing the variables
init = tf.initialize_all_variables()
# 'Saver' op to save and restore all the variables
saver = tf.train.Saver()
# Running session
print "Starting session... "
with tf.Session() as sess:
# initialize the variables
sess.run(init)
# initialize the queue threads to start to shovel data
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
print "from the train set:"
for i in range(train_set_size * epoch):
_, d, pre = sess.run([optimizer, depth_loss, prediction])
print "Training Finished!"
# Save the variables to disk.
save_path = saver.save(sess, model_path)
print("Model saved in file: %s" % save_path)
# stop our queue threads and properly close the session
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
ama antrenman döngüde şey grafiğine düğümleri ekleyerek şüpheleniyorsanız: Böyle bir şey çalışıyorum tavsiye , bu yardımcı olur. Bu durumda, bir bellek sızıntısı da çekebilirsiniz, bu yüzden [bu belge] (http://stackoverflow.com/documentation/tensorflow/3883/how-to-debug-a-memory-leak-in- tensorflow/13426/use-graph-finalize-to-catch-düğümleri-eklenen-grafik-t # t = 201612280201558374055) olası bir hata ayıklama tekniğine sahiptir. – mrry
Bir Shlemiel The Ressam algoritması gibi görünüyor. Başka bir yere meta veri ekleyerek onu O (n) ekleme süresine sahip bir veri yapısına ekleyerek/birleştirerek mi hesaplıyorsunuz? –
Kod snippet'imi gönderdim, çok teşekkür ederim! – Lei