張量多線程/ keras

我想用model.fit（）在一個python應用程序中並行訓練一些不同的模型。使用的模型沒有必要的共同點，它們在不同的時間在一個應用程序中啓動。張量多線程/ keras

首先，我在一個單獨的線程中，然後在主線程中啓動一個model.fit（），沒有問題。如果我現在要開始第二model.fit（），我得到了以下錯誤消息：

start_learn(self:) 
    tf_session = K.get_session() # this creates a new session since one doesn't exist already. 
    tf_graph = tf.get_default_graph() 

    keras_learn_thread.Learn(learning_data, model, self.env_cont, tf_session, tf_graph) 
    learning_results.start()

：

Exception in thread Thread-1: 
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Node 'hidden_1/BiasAdd': Unknown input node 'hidden_1/MatMul'

他們都充分利用的方法通過相同的代碼行啓動釷叫做類/方法是這樣的：

def run(self): 
    tf_session = self.tf_session # take that from __init__() 
    tf_graph = self.tf_graph # take that from __init__() 

    with tf_session.as_default(): 
     with tf_graph.as_default(): 
      self.learn(self.learning_data, self.model, self.env_cont) 
      # now my learn method where model.fit() is located is being started

我想我無論如何都必須指定一個新tf_session併爲每個單個線程新tf_graph。但我不太確定。我會很高興每一個簡短的想法，因爲我現在坐在這上太久了。

感謝

來源

2017-09-01 Asdf11

我不知道，如果你固定您的問題，但是這看起來像另一個問題I recently answered。

您需要在開始之前完成主線程中的圖形創建。
在keras的情況下，圖形在第一次調用擬合或預測函數時被初始化。你可以通過調用一些模型的內部函數強制圖表生成：
```
model._make_predict_function() 
model._make_test_function() 
model._make_train_function() 
```
如果還是不行，請嘗試調用虛擬數據熱身模型。
完成圖形創建後，請在您的主圖上調用finalize()，以便它可以安全地與不同線程共享（這將使其成爲只讀）。
完成圖形還可以幫助您找到無意修改圖形的其他位置。

希望能幫到你。

來源

2017-10-18 01:45:30

張量多線程/ keras

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