TensorFlow 使用不断增长的内存 - Python

当使用 TensorFlow 进行深度学习时，经常会遇到内存不断增长的问题。这个问题可能会导致程序崩溃，并且非常难以调试。在本文中，我们将探讨一些可能导致 TensorFlow 内存增长的原因，并提供一些解决方案。

常见问题

1. 不正确地使用图和会话

如果在使用 TensorFlow 时没有在会话中完全运行图，会导致无法释放内存。如果你在一个 for 循环中迭代运行图，内存使用会持续增加，直到 TensorFlow 崩溃。你需要将操作和张量捆绑在一个 Graph 对象中，并在会话中运行整个 Graph。

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    hidden = tf.layers.dense(input_tensor, 256, activation=tf.nn.relu)
    output_tensor = tf.layers.dense(hidden, 10)
  
    init_op = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session(graph=graph)
sess.run(init_op)

for i in range(num_iterations):
    # 在会话中运行整个图
    sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

2. 数据驱动内存增长

如果你的数据集非常大，那么在训练模型时，TF 会一次性将所有数据加载到内存中，这可能会导致内存耗尽。解决方法是在迭代时一次处理一个小批量的数据，称为小批量梯度下降。

import tensorflow as tf

batch_size = 32
num_iterations = 10000

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 784])
    hidden = tf.layers.dense(input_tensor, 256, activation=tf.nn.relu)
    output_tensor = tf.layers.dense(hidden, 10)
  
    init_op = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session(graph=graph)
sess.run(init_op)

for i in range(num_iterations):
    # 从数据集中随机选择一批数据
    batch_data = next_batch(train_data, batch_size)
    # 在会话中运行整个图
    sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: batch_data})

3. 持久化资源

如果你使用了张量缓存器（例如 Variable）或其他共享状态，那么需要了解以下内容：在某些情况下，这些资源可能会存留在计算图中，即使你已经不再使用它们。解决方法是手动释放它们，或使用 TensorFlow 具有的自动销毁机制。

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 声明 Variable，并将其添加到 Graph 中
    my_var = tf.get_variable("my_var", [10])
  
    init_op = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session(graph=graph)
sess.run(init_op)

# 在使用 my_var 后手动销毁它
my_var = None

4. 多线程

如果你在 TensorFlow 中使用多个线程，那么需要小心。如果线程不合理地共享资源（例如张量），那么会导致内存增长和崩溃。解决方法是使用 TensorFlow 提供的线程安全机制，例如队列。

结论

使用 TensorFlow 进行深度学习时，内存不断增长是一种常见问题。在本文中，我们探讨了其中的一些原因，并提供了一些解决方法。这应该能够帮助你更好地管理内存，使你的程序更加健壮。