tensorflow 迭代周期长,每个epoch时间变慢
tensorflow 迭代周期长,每个epoch时间变慢
理论上,session启动后,每个epoch训练时间应该是差不多,而且不会因为迭代周期变长,epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的,每一次迭代都会在graph里增加新的节点,导致memory leak,程序越来越慢,最后强行退出。解决方法,可以在session里定义graph.finalize()锁定graph。比如:
sess = tf.Session()
for epoch in range(EPOCHS):...sess.graph.finalize() #增加这行
知乎讨论:https://www.zhihu.com/question/58577743
Stackoverflow讨论:https://stackoverflow.com/questions/39070708/why-sometimes-tensorflow-runs-slower-and-slower-with-the-process-of-training
具体操作步骤:
tf.reset_default_graph() # 重置默认图
graph = tf.Graph() # 新建空白图
with graph.as_default() as g: # 将新建的图作为默认图
with tf.Session(graph=g): # Session 在新建的图中运行
# 需要运行的代码放这里,每次运行都会使用新的图
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作者:yinxingtianxia
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/78211701
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