Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/tensorflow/5.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

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Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Tensorflow 进程间共享张量流模型_Tensorflow_Ipc - Fatal编程技术网
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Tensorflow 进程间共享张量流模型

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我在服务器上运行了几个进程，其中一个是在tensorflow中训练模型。我希望培训师定期将当前模型发送给其他流程。我现在这样做的方法是使用通常的
Saver
类，它可以
save
和
restore
从磁盘执行操作

但是，我认为这种形式的IPC效率相当低，并且可能导致服务器上的文件系统锁定。如果有办法将变量序列化成blob，我可以通过zmq广播管道发送，但我在文档中没有找到

或者，分布式tensorflow可能可以完成这项任务，但我认为我不需要这么复杂的东西。

您可以预先共享该体系结构，然后使用
tf.get_collection（tf.GraphKeys.VARIABLES）
在您喜欢的每个步骤上运行它以获取值，然后，您可以使用
变量。在另一端分配
以加载相应变量中的值。
使用/tmpfs保存到RAM而不是磁盘如何？很遗憾，这不起作用，因为作业分布在几个不共享RAM的不同节点上。这能保证以相同的方式给我变量吗两边的顺序？get_集合返回张量对象，您只需获取它们的名称即可。你必须使用
你的会话。运行（张量列表）
获得相关的值，其顺序与你在张量列表中放置张量的顺序相同。然后，您可以根据需要在protobuf或其他任何格式中序列化所有内容