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根据this answer，我将tensorflow图保存在一个全局变量中，并将相同的图用于预测函数。如何使此代码线程安全，或者更具体地说，如何在多线程环境中正确使用tensorflow图？
浏览 4提问于2019-01-10得票数 3
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我使用TensorFlow API编写了一个Python，包括一个转储图形定义的SummaryWriter，以便我可以在TensorBoard中查看它。顾名思义，所讨论的节点是由enqueue_many调用FIFOQueue (然后在QueueRunner中启动)创建的；它确实存在，并且可以在TensorBoard中清楚地看到。什么会导致TensorFlow找不到一些节点呢？
浏览 4提问于2016-04-15得票数 4
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Tensorflow 2.0线程安全吗？
更具体地说，在Tensorflow 2.0 (使用Keras )中，在同一个模型上调用fit/predict或其他方法是否安全？我还发现了2018年的，它说Tensorflow (前Keras)是线程安全的，但是您必须确保使用默认的图形解释(我认为这与Tensorflow 2.
浏览 3提问于2020-03-25得票数 2
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我假设这是一个阻塞调用，因为为了计算梯度的平均值，每个梯度必须单独计算？但是，等待所有单个梯度计算的阻塞代码在哪里？
浏览 2提问于2017-05-03得票数 6
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我正在尝试使用多个线程(和tensorflow后端)训练具有不同参数值的多个keras模型。我见过一些在多个线程中使用相同模型的例子，但是在这个特殊的例子中，我遇到了关于冲突图的各种错误，等等。下面是我希望能够做到的一个简单例子：import numpy as np
import
浏览 12提问于2017-02-19得票数 27
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我只是想知道tensorflow的会话运行接口是否是可重入的，因为在我的例子中，多个线程可以访问同一个会话。顺便说一句，我使用tensorflow的c++应用程序接口。
浏览 3提问于2018-05-08得票数 0
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我正在尝试使用3个Tensorflow会话(使用3个线程)实现多线程推理，如下所示： def test_tf(sess, t_num, y_op, x_inp, input_list, tflag_optflag_op)) t.start()
t.join() 我计算了每个线程的持续时间，结果是这样的： 线程</
浏览 32提问于2019-12-30得票数 0
我在Tensorflow中实现了这样的图:有一个队列Q，其中有一个后台线程是排队的张量。在主线程中，我顺序地将元素从Q.我的代码可以简化如下：import threadingcoordfoundTr
浏览 2提问于2016-06-13得票数 0
我想使用Django服务器实现基于通用句子编码器( use )和Annoy的数据库的自然语言搜索。USE的加载速度非常慢： import tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/计划是创建USE实例作为全局对象并存储在会话中。每个请求使用session中的对
浏览 2提问于2020-05-29得票数 2
背景“如果您创建了一个包含变量g，的图形g，那么启动两个线程并在每个线程中打开一个会话，那么使用相同的图 w的会有它自己的变量w的副本还是会被共享？”这本书后面的答案如下：
在本地TensorFlow<e
浏览 0提问于2019-06-05得票数 2
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我正在使用烧瓶运行一个web服务器，当我尝试使用vgg16时会出现错误，这是keras的预训练VGG16模型的全局变量。我不知道为什么会出现这个错误，也不知道它是否与Tensorflow后端有关。这是我的代码： globalpath = os.path.join(STATIC_PATH,
浏览 0提问于2017-02-02得票数 4
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我想在生成器中设置我的LSTM隐藏状态。] yield x, y在fit_generator函数中调用生成器：这是打印状态时的结果：
print(model.layers[0].states[0]
浏览 0提问于2019-04-12得票数 5
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提高BGL线程安全性
、、、、
我希望多线程使用BGL的dijkstra_shortest_paths和astar_search函数，然后读取结果顶点和边的属性图。1. Boost.Graph的dijkstra_shortest_paths和astar_search函数线程安全吗？2.如果我只尝试从多个线程读取图<e
浏览 0提问于2010-05-07得票数 2
我正在尝试实现“多线程”，同时进行训练和预测(测试)。我将使用python模块‘线程’，如所示，下面是一些问题。如果我使用python模块“线程”，tensorflow是使用更多的gpu还是使用更多的cpu？我是否必须在tensorflow中生成两个图(具有相同拓扑的神经网络)，一个用于预测，另一个用于训练？或者只制作一个图表可以吗？
我将非常感谢任何能够
浏览 4提问于2017-08-08得票数 0
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有没有可能在本地机器上启动分布式TensorFlow，让每个工作者都有一个模型副本？
如果是，是否可以将每个代理分配为仅使用单个CPU核心？
浏览 4提问于2016-06-24得票数 3
我读了
注意:默认会话是当前线程的属性。如果您创建一个新线程，并希望在该线程中使用默认会话，则必须在该线程的函数中显式添加一个with ()：。我的理解是，如果在创建新线程时还有两个会话，我们必须设置一个会话来在其中运行TensorFlow代码。因此，要做到这一点，选择一个会话并调用as_default()。注意:使用sess.as_default()：块输入一个不影响当前默认<
浏览 4提问于2017-07-14得票数 14
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我读过Tensorflow关于InterOp和IntraOp并行性的文档。然而，我还没有完全理解InterOp并行是如何影响Tensorflow的。我的问题是:来自InterOp线程池的线程实际上是并行地训练模型(也就是说，每个线程都在训练批的不同子集上进行训练，方法是在线程之间分割训练迭代)，还是它们只是并行执行图的非冲突分支？
浏览 0提问于2017-08-03得票数 2
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现在我们已经使用TensorFlow训练和导出了一个模型。我们可以使用这个模型来实现推理服务，就像tensorflow/serving一样。
我有一个关于tf.Session对象是否是线程安全的问题。如果是真的，我们可以在启动后初始化对象，并使用单例对象来处理并发请求。
浏览 34提问于2016-08-01得票数 14
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尝试使用和不使用多线程写入tfrecord，发现速度差异不大(使用4个线程: 434秒；使用不使用多线程590秒)。不确定我是否用对了。有没有更好的方法来更快地编写tfrecord？import tensorflow as tf import threading
def generate_data(shape
浏览 21提问于2018-07-25得票数 4
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