文件名称:
解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题
开发工具:
文件大小: 52kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：记录一次小白的tensorflow学习过程，也为有同样困扰的小白留下点经验。
先说我出错和解决的过程。在做风格迁移实验时，使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果，结果因为代码不当，在遍历图片提取时内存持续增长，导致提取几十个图片的特征内存就满了。
原因是在对每一张图片正向传播结束后，都会在留下中间信息。具体地说是在我将正向传播的代码与模型的代码分离了，在每次遍历图片时都会正向传播，在tensorflow中新增加了很多的计算节点（如tf.matmul等等），导致内存中遗留了大量的过期信息。
纠正的做法就是一个前提：避免在循环训练图片时额外使用tf计算资源。
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