steps_per_execution怎么用
时间: 2023-12-17 18:05:52 浏览: 21
`steps_per_execution`是`tf.function`的一个参数,用于指定在每次调用函数时要执行的步骤数。
可以将其设置为一个整数,以指定每次执行`tf.function`时要运行的步骤数。默认情况下,`steps_per_execution`设置为1,这意味着每次调用`tf.function`时,仅执行一个操作。
例如:
```
import tensorflow as tf
@tf.function
def my_func(x, y):
for i in tf.range(5):
x = tf.add(x, y)
return x
x = tf.constant(1)
y = tf.constant(2)
my_func(x, y)
```
在上面的例子中,`my_func`中的循环将在每次调用函数时执行一次。如果我们想要将`steps_per_execution`设置为2,则可以这样做:
```
import tensorflow as tf
@tf.function(steps_per_execution=2)
def my_func(x, y):
for i in tf.range(5):
x = tf.add(x, y)
return x
x = tf.constant(1)
y = tf.constant(2)
my_func(x, y)
```
现在,每次调用`my_func`时,循环将执行两次。这可以提高函数的性能,尤其是当函数中有大量计算时。
相关问题
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer="Nadam", metrics=['accuracy'],steps_per_execution=48)中steps_per_execution是什么意思,有什么作用
`steps_per_execution`是指在每次模型执行时,计算多少个batch的梯度更新。在使用Keras进行模型训练时,每个epoch中的训练步数是由`batch_size`和训练集大小决定的,因此在训练大规模数据集时,训练速度可能会受限于计算机的内存和计算能力。
使用`steps_per_execution`可以在一定程度上提升训练速度,因为它可以让模型计算多个batch的梯度更新,从而减少计算图的构建和数据传输的开销。例如,如果`steps_per_execution`设置为4,那么在每次执行中,模型将计算4个batch的梯度更新,从而可以在一定程度上减少计算图的重复构建和数据传输的开销,提高训练效率。
需要注意的是,`steps_per_execution`的设置要根据具体的硬件和数据集大小进行调整,过大的值可能会导致内存不足或计算时间过长,过小的值则可能会导致训练速度变慢。
CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
引用和中提到了一个常见的错误"CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED",这个错误通常与深度学习框架PyTorch使用的cuDNN库有关。引用中提到了一个代码段可以用来重现这个错误,如果这个代码段无法触发错误,请在报告问题时提供您的原始重现脚本。引用中的博客提供了一些解决这个错误的方法,包括检查cuDNN版本是否与PyTorch版本匹配,确认CUDA版本是否正确,以及重装cuDNN库等。引用中提到了一个配置错误的例子,选择了不匹配的CUDA版本,导致运行脚本非常缓慢并报错。因此,当遇到"CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED"错误时,您可以尝试检查cuDNN和CUDA版本的匹配性,确保配置正确,并重新安装相关库。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED报错(已解决)](https://blog.csdn.net/yu_xinli/article/details/127084720)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [RuntimeError:CuDNN error:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED](https://blog.csdn.net/weixin_39450145/article/details/125630966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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