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Tensorflow 1.0训练模型使用指数级更多的资源
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<p>我用tensorflow 1.0来训练一个DNNRegressor。大部分培训已经由新的tensorflow 1.0特性自动处理。模型信息自动保存在文件夹中。我使用for循环,使用不同的训练文件反复调用train(filepath,isAuthentic)函数。在</p> <p>问题是events.out.tfevents事件文件越来越大,占用空间。我已经通过删除这些文件来解决这个问题,但是CPU在生成这些文件时仍然浪费了更多的时间。这些不会影响训练或预测的结果。有办法阻止这些吗events.out.tfevents事件生成的文件?在</p> <p>我注意到当我长时间运行python程序时events.out.tfevents事件文件大小从小到大,但是如果我以较短的时间间隔运行几次培训,文件大小就会保持较小。在</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/hVzwD.png" rel="nofollow noreferrer">picture of model folder, contents ordered by size</a></p> <p>当我让训练持续足够长时间时events.out.tfevents事件超过200 MB,浪费大量时间和空间。我已经尝试更改传递给DNNRegressor的RunConfig对象中的检查点和摘要参数。在</p> <pre><code>def getRegressor(): feature_cols = [tf.contrib.layers.real_valued_column(k) for k in networkSetup.FEATURES] # Build 2 layer fully connected DNN with 8, 8 units respectively. regressor = tf.contrib.learn.DNNRegressor(feature_columns=feature_cols, hidden_units=[8, 8], model_dir=networkSetup.MODEL_DIR, activation_fn=tf.nn.sigmoid, optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer( learning_rate=0.001 ) ) return regressor def train(filepath, isAuthentic): regressor = getRegressor() # training on training set regressor.fit(input_fn=lambda: input_fn(filepath, isAuthentic), steps=1) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这是因为新生成的tensorboard图形文件。在</p> <pre><code>tfFileWriter = tf.summary.FileWriter(os.getcwd()) tfFileWriter.add_graph(sess.graph) tfFileWriter.close() </code></pre> <p>如果在代码中发现这些行,请将它们注释掉,它就会消失。在</p>
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