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<p>我使用从<code>tf.train.shuffle_batch</code>调用返回的队列来训练TensorFlow。我假设TF在GPU上对当前批执行计算时会预取下一批。也就是说,我想象了这样的流动</p> <ul> <li>在CPU上加载批处理A</li> <li>在GPU上使用批处理A,<em>而在CPU上加载批处理B</li> <li>在GPU上使用批处理B,<em>而在CPU上加载批处理C</li> <li>。。。你知道吗</li> </ul> <p>但是,从跟踪输出来看,情况似乎并非如此:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/SqlDb.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/SqlDb.png" alt="Trace"/></a></p> <p>对于大多数<code>QueueDequeueMany</code>操作,GPU是空闲的。你知道吗</p> <hr/> <p>像我想象的那样,张量流是否可能,如果可能的话:我做错了什么?你知道吗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我不认为TensorFlow目前正在进行这种优化。值得提交一个功能请求(TensorFlow github问题)。这种优化的一个潜在成本是增加内存占用,以便为下一批进行额外的缓冲。你知道吗</p>
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