tensorflow-内存泄漏？

内容导读

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内容图文

我在OSX 10.9.5 Mavericks上运行tensorflow 0.10.0rc0.

大约有25,000个训练示例,250个特征(x),15个类(y_),而预测(y)是单隐藏层NN感知器.

下面的简单训练循环片段似乎有大量内存泄漏(在=?200次迭代中,大约10 s GB的内存-降低了我的MBP :()：

import tensorflow as tf

# Initialize placeholders and variables etc...
...

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(lrate).minimize(cost)    

init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(niter):
    # Train
    _,c=sess.run([train_step,cost])
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
    sess.run(correct_prediction)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
    print sess.run(accuracy)

    # EDIT: Calculate test error
    ytest=sess.run(y[itrain:itrain+itest,:])
    ytest_=sess.run(y_[itrain:itrain+itest,:])
    test_prediction = tf.equal(tf.argmax(ytest,1), tf.argmax(ytest_,1))
    test_accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(test_prediction,tf.float32))
    print sess.run(test_accuracy)

sess.close()

我是否做错了明显的事情,还是偶然的错误？谢谢！

PS：如果此问题在以后的tensorflow构建中得到解决,请注意bazel需要Yosemite或更高版本,因此我无法从源代码生成自己的.whl文件(AFAIK)；每晚有空吗？我宁愿现在不被迫进行操作系统升级.

解决方法:

>不必运行sess.run(correct_prediction)-它是一个tensorflow图变量,精度变量取决于该变量.这意味着无论如何都将在调用sess.run(accuracy)时对其进行评估.
>您可能通过在每次迭代中创建新的correct_prediction和precision变量来修改图形.这也是不必要的-可以将它们移到循环外,并且每次调用sess.run时都可以简单地对其求值.所以你的内循环就像

for i in range(niter):
    # Train
    _, c = sess.run([train_step, cost])
    print sess.run(accuracy)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的tensorflow-内存泄漏？全部内容，希望文章能够帮你解决tensorflow-内存泄漏？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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