Tensorflow中的Lazy load問題

用tensorflow訓練或者inference模型的時候，有時候會遇到執行越來越慢，最終記憶體被佔滿，導致電腦宕機的問題，我們稱之為記憶體溢位。出現這種問題很可能是因為在乙個session中，graph迴圈建立重複的節點所導致的lazy load問題。

舉個例子，用tensorflow迴圈做多次加法運算，常見的做法是：

x = tf.variable(10, name='x')

y = tf.variable(20, name='y')
z = tf.add(x, y)
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for _ in range(10):
sess.run(z)

有可能有人想省點力氣，把z = tf.add(x, y)加法操作直接寫到session中：

x = tf.variable(10, name='x')

y = tf.variable(20, name='y')
with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for _ in range(10):
sess.run(tf.add(x, y)) # 只在需要時才建立節點

可以發現在graph中看不到加法操作了，是不是真的簡化了呢？對單步操作可能是簡化了，但是當遇到如本例中的迴圈操作時，這種將tensorflow op寫到迴圈中的做法會產生lazy load的問題，讓你的記憶體逐漸被佔滿，為什麼？

迴圈結束之後我們將兩種操作方法各自graph中的節點通過print (tf.get_default_graph().as_graph_def())

命令列印出來，正常操作的graph protobuf如下：

node

}}

將一些算術操作通過tf.placeholder寫在session外，session中通過feed_dict=填入資料。session裡如果有迴圈，切記不要在迴圈中進行tf操作。

stanford cs20si

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