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python - tf.keras で tensorflow の熱心な実行を使用すると、警告「nullptr の割り当てを解除しようとしました」
tensorflow チームの提案に従って、tf.keras を使用した tensorflow の熱心な実行に慣れてきました。ただし、モデルをトレーニングするたびに警告が表示されます (編集: 実際には、この警告が何度も繰り返され、トレーニング ステップごとに複数回、標準出力があふれます)。
E tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:373] tried to deallocate nullptr
警告はトレーニングの質に影響を与えないようですが、それが何を意味するのか、それを取り除くことができるのかどうか疑問に思います.
CPUで実行されているpython 3.7とtensorflow 1.12でconda仮想環境を使用しています。(編集: python 3.6 でのテストでも同じ結果が得られます。) 警告を再現する最小限のコードは次のとおりです。興味深いことに、行 tf.enable_eager_execution() にコメントを付けて、警告が消えることを確認できます。
python - 複数のデータセットを 1 つのデータセットに結合する方法は?
、、、という 3 つの tfrecord ファイルがあるとneg.tfrecordしpos1.tfrecordますpos2.tfrecord。
私が使う
このコードは 3 つの Dataset オブジェクトを作成します。
私のバッチ サイズは 400 で、これには 200 個の neg データ、100 個の pos1 データ、および 100 個の pos2 データが含まれます。目的のデータセットを取得するにはどうすればよいですか?
このデータセット オブジェクトを keras.fit() (Eager Execution) で使用します。
私の tensorflow のバージョンは 1.13.1 です。
以前は、データセットごとに反復子を取得し、データを取得した後に手動で連結しようとしましたが、非効率で GPU 使用率が高くありませんでした。