当前位置:首页 » python教程 » 正文

浅谈tensorflow之内存暴涨问题

50 人参与  2020-10-18  分类 : python教程  评论(0)

在用tensorflow实现一些模型的时候,有时候我们在运行程序的时候,会发现程序占用的内存在不断增长。最后内存溢出,程序被kill掉了。

这个问题,其实有两个可能性。一个是比较常见,同时也是很难发现的。这个问题的解决,需要我们知道tensorflow在构图的时候,是没有所谓的临时变量的,只要有operator。那么tensorflow就会在构建的图中增加这个operator所代表的节点。所以,在运行程序的过程中,内存不断增长的原因就是在模型训练迭代的过程中,tensorflow一直在帮你增加图的节点。导致内存占用越来越多。

那么什么情况下就会像上面说的那样呢?我们举个例子:

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(tf.constant(1))
y = tf.constant(2)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

while True:
 print(sess.run(x+y))

如果你运行上面这段代码,会发现在运行的过程中,内存占用越来越大。原因就在于sess.run(x+y)这个语句。我们知道在tensorflow中,所有的操作都是graph的节点。而在迭代的过程中,x+y这个operator(操作)是匿名的,所以它会不断地重复,在graph中创建节点,导致内存占用越来越大。

所以要对上面的代码进行修改:

z = x+y
while True:
 print(sess.run(z))

这样就不会出现问题了。

上面只是一个简单的例子,我们可以很快发现问题。但是有时候我们的模型比较复杂,很难判断是否在迭代的过程中一直在增加节点。那怎么办呢?

其实在tensorflow里面有个函数叫做:

sess.graph.finalize()

只要每一次构图完成后,调用这个函数。然后运行程序,如果你的程序在运行的过程中还一直新建节点,这个函数就会检测到,然后就会报错。这样你就知道你的程序中一定有不合理的地方。

另一个导致内存暴涨的原因是,数据的加载问题。tensorflow现在有一个API接口,tf.data.Dataset 。这个接口里面有个函数叫做cache(filename)。cache函数的作用是将加载进来的数据存放到filename指定的地方。但是如果我们没有指定filename,数据就是一直存储在内存中。所以,随着迭代次数的增加,存储在内存中的数据越来越多,就会导致内存暴涨。所以要么不要使用这个函数,要么就要记得添加filename参数。

以上这篇浅谈tensorflow之内存暴涨问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

来源:python博客 欢迎分享!+收藏本文

本文链接:https://www.94e.cn/info/3962

标签:

<< 上一篇 下一篇 >>

关于我们 | 友情链接 | 免责声明 | 广告投放

联系邮箱:257853#qq.com(#->@)  Powered By python博客   鲁ICP备18013710号
python博客 - 小白学python最友好的网站!

扫一扫,关注微信公众号 扫一扫,关注微信公众号