tensorflow懒加载显存
时间: 2023-09-03 19:10:47 浏览: 36
TensorFlow中的懒加载(Lazy Loading)可以帮助我们更好地管理显存。懒加载是指在需要时才加载变量或操作,而不是在定义时就立即分配显存。这样可以减少显存的占用,特别是在模型很大的情况下。
下面是一个懒加载的例子:
```python
import tensorflow as tf
# 定义计算图
def my_model(x):
w1 = tf.get_variable('w1', shape=[10, 10], initializer=tf.random_normal_initializer())
b1 = tf.get_variable('b1', shape=[10], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
w2 = tf.get_variable('w2', shape=[10, 5], initializer=tf.random_normal_initializer())
b2 = tf.get_variable('b2', shape=[5], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
hidden2 = tf.matmul(hidden1, w2) + b2
return hidden2
# 使用懒加载定义计算图
def my_model_lazy(x):
with tf.variable_scope('my_model', reuse=tf.AUTO_REUSE):
w1 = tf.get_variable('w1', shape=[10, 10], initializer=tf.random_normal_initializer())
b1 = tf.get_variable('b1', shape=[10], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
with tf.variable_scope('my_model', reuse=tf.AUTO_REUSE):
w2 = tf.get_variable('w2', shape=[10, 5], initializer=tf.random_normal_initializer())
b2 = tf.get_variable('b2', shape=[5], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
hidden2 = tf.matmul(hidden1, w2) + b2
return hidden2
```
在上述代码中,`my_model`是一个普通的计算图,而`my_model_lazy`使用了懒加载。在`my_model_lazy`中,只有在需要用到变量时才会分配显存,因此可以减少显存的占用。
当然,除了懒加载,还有其他一些方法可以帮助我们减少显存的占用,例如使用`tf.float16`类型的变量、使用`tf.data`模块读取数据等等。具体可以根据实际情况选择合适的方法。