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第一张量和随后张量求值执行时间的差异

tensorflow python

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jhrmnn · 技术社区 · 7 年前

我已经实施了 relatively simple physics model 在张量流中(一个矩阵对角化,几个矩阵逆,张量代数簇)。图形的构建(在python中)需要3秒。对于一个典型的输入,评估需要10毫秒,但是第一次评估似乎会受到惩罚,使评估时间达到300毫秒(相比之下,一个等效的numpy实现需要30毫秒)。

TensorFlow在第一次运行中做了什么,导致了更大的评估时间?

有没有办法从张量求值中分别初始化这些东西?

1 回复 | 直到 7 年前

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Allen Lavoie 7 年前

第一次使用特定的获取(和/或feed)运行图时,优化过程将运行以重写图(在某种程度上可以通过传递 RewriterConfig 在构建会话时)。但这也是分配发生的时候。

一般来说,缓存会话(因此包括分配和优化图)是有意义的,如果需要,可以单独进行预热调用。