tensorflow在初始化joblib中的全局变量之前挂起
我在CPU中有一个多层CNNtensorflow在初始化joblib中的全局变量之前挂起,tensorflow,joblib,Tensorflow,Joblib,我在CPU中有一个多层CNNtensorflow 我正在使用joblib中的Parallel和delayed函数来学习CNN的多个实例,这些实例都是在同一组数据上训练的 当我尝试运行此程序时,在joblib工作程序启动其tf.Session()之后,但在初始化任何tensorflow变量之前,以及在从Parallel函数的verbose参数获得任何输出之前,程序将挂起 我真的不知道为什么会这样。因此,我正在从其他人那里寻找一般的调试策略,他们可能已经组合了tensorflow和joblib,通过
tensorflow
我正在使用joblib
中的Parallel
和delayed
函数来学习CNN的多个实例,这些实例都是在同一组数据上训练的
当我尝试运行此程序时,在joblib
工作程序启动其tf.Session()
之后,但在初始化任何tensorflow
变量之前,以及在从Parallel
函数的verbose
参数获得任何输出之前,程序将挂起
我真的不知道为什么会这样。因此,我正在从其他人那里寻找一般的调试策略,他们可能已经组合了
tensorflow
和joblib
,通过更改
并行
到“线程化”
。显然,“多处理”
选项在交换输入和输出数据时产生了太多的通信和内存开销。通过更改
并行
到“线程化”
。显然,“多处理”
选项在交换输入和输出数据时产生了太多的通信和内存开销