TensorFlow教程

tensorflow 多计算图并行(使用mp多进程)

本文主要是介绍tensorflow 多计算图并行(使用mp多进程),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

保存和加载多计算图模型

pre-knowledge

  • ckpt.meta/index/data文件 以及 checkpoint文件

这个ckpt是我们自己给的前缀赋名

.ckpt文件:是旧版本的输出saver.save(sess),相当于你的.ckpt-data
“checkpoint”:文件仅用于告知某些TF函数,这是最新的检查点文件。
.ckpt-meta:包含元图,即计算图的结构,没有变量的值(基本上你可以在tensorboard / graph中看到)。
.ckpt-data:包含所有变量的值,没有结构。
.ckpt-index:可能是内部需要的某种索引来正确映射前两个文件,它通常不是必需的

使用tf.train.Saver保存

(1). save= tf.train.Saver() 是用来保存tensorflow训练模型的,默认保存全部参数 【用来指定保存的变量范围 以及 一些设置】 saver.save()用来设置存储地址、多久保存一次 之类的
(2). 用来加载参数,
注:只加载存储在data中的权重和偏置项等需要训练的参数,其他一律不加载,
包括meta文件中的图

注意无论是参数变量还是计算图 都调用save保存

  • 只想load计算图
tf.train.import_meta_graph(".meta文件")

多计算图的数据隔离

  • tf.global_variables()是各计算图之间隔离的,里面的代码demo也不错的

reference

  • 再看看这个博客:tf.train.Saver() 与tf.train.import_meta_graph区别

多进程使用多计算图训练踩坑

  • TF hangs when initializing variables in a multi process setting
    里面阐述了为何多进程会hang住,以及处理的两种方法:
    • 修改multiprocessing默认的开启子进程的方式为fork,我已成功尝试(但是需要用py3)
      • 之前我用直接继承Process类的方式去做,失败了。估计也有更改fork方式的API,如果修改了,讲道理也得能成功。
      • mp.set_start_method()要在主模块的if __name__ == '__main__'子句中调用
      • spawn和别的方式的区别
    • 在子进程中再导入tf。这篇blog里面在子进程中导入tf成功了,但是我没有成功
  • simple sample codes:
    for cur_index in range(self.NODE_NUM):
        # some preparation
        father_conn, child_conn = Pipe()
        sub_proc = Process(target=createAgent,
                            args=(
                                child_conn,
                                cur_index,
                                ...,
                            ))
        sub_proc.daemon = True  # 退出主进程的时候紫禁城也会退出,防止泄漏
        sub_proc.start()
        # collect father and children conns in order for afterwards operations
        sub_proces.append(sub_proc)
        self.par_conns[cur_index] = father_conn
    
    完整版见仓库 fdb0cc2 版本
这篇关于tensorflow 多计算图并行(使用mp多进程)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!