Memory tensorflow中的超大网络

我试图在tensorflow中训练一个神经网络，但我的权重数组足够大，以至于我遇到了2GB GraphDef限制。在这种情况下，我最好的求助方式是什么

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注意：我没有真正使用tensorflow的全部功能（例如，我的网络没有优化器）。相反，我只是使用tensorflow作为在GPU上执行一些基本阵列操作的方法

您可能无意中初始化了一个带有大常量的tf.变量。看

github问题的解决方法：

init_val = np.array(...)  # Construct a large numpy array.
init_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=init_val.shape)
v = tf.Variable(init_placeholder)
# ...
sess.run(v.initializer, feed_dict={init_placeholder: init_val})