缺少 Tensorboard 节点内存信息
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【中文标题】缺少 Tensorboard 节点内存信息【英文标题】:Missing Tensorboard Node Memory Information 【发布时间】:2017-12-20 04:09:48 【问题描述】:我正在尝试获取有关我的图形需要多少内存的信息,因此我正在尝试使用 tf.RunMetadata
train 选项检查张量板上不同图形组件的字节信息。我的代码的训练部分如下所示:
sess=tf.Session
...
for itr in xrange(MAX_STEPS):
train_images, train_annotations = train_dataset_reader.next_batch(BATCH_SIZE)
feed_dict = x: train_images, y: train_annotations
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
run_metadata = tf.RunMetadata()
sess.run(train_step, feed_dict=feed_dict, options=run_options, run_metadata=run_metadata)
#Tensorboard summary tester
if itr % 1000 == 0:
s = sess.run(merged_summary, feed_dict=feed_dict,options=run_options, run_metadata=run_metadata)
writer.add_summary(s, itr)
writer.add_run_metadata(run_metadata, 'sted%d' % itr)
但是,我的张量板图上仍然没有看到任何内存统计信息。输出如下:
【问题讨论】:
【参考方案1】:我之前也有同样的问题。内存信息仅与特定的“会话运行”一起显示。所以你的问题是没有 Session 运行。
在我的情况下,删除之前的日志数据后再次运行,就解决了。
【讨论】:
以上是关于缺少 Tensorboard 节点内存信息的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
信息 JVM 参数。 . . -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError - 节点是不是内存不足?
Tensorboard 记录非张量(numpy)信息(AUC)