Question

我想用大型数据集训练CNN。目前我将所有数据加载到tf.constant中，然后在tf.Session（）中以小批量大小循环遍历它。这适用于数据集的一小部分，但是当我增加输入大小时，我得到错误：

ValueError: Cannot create a tensor proto whose content is larger than 2GB.

我该如何避免？

Answer 1

不要将数据加载到常量，它将成为计算图的一部分。

你应该宁愿：

创建以流方式加载数据的操作
在python部分加载数据，并使用feed_dict将批次传递到图表中

Answer 2

对于TensorFlow 1.x和Python 3，有一个简单的解决方案：

X_init = tf.placeholder(tf.float32, shape=(m_input, n_input))
X = tf.Variable(X_init)
sess.run(tf.global_variables_initializer(), feed_dict={X_init: data_for_X})

实际上，您将主要指定Graph和Session进行连续计算，以下代码将帮助您：

my_graph = tf.Graph()
sess = tf.Session(graph=my_graph)
with my_graph.as_default():
    X_init = tf.placeholder(tf.float32, shape=(m_input, n_input))
    X = tf.Variable(X_init)
    sess.run(tf.global_variables_initializer(), feed_dict={X_init: data_for_X})
    .... # build your graph with X here
.... # Do some other things here
with my_graph.as_default():
    output_y = sess.run(your_graph_output, feed_dict={other_placeholder: other_data})

在Tensorflow中使用大型数据集

2 个答案: