Tensorflow ValueError：GraphDef 不能大于 2GB答案

【问题标题】：Tensorflow ValueError: GraphDef cannot be larger than 2GBTensorflow ValueError：GraphDef 不能大于 2GB
【发布时间】：2018-06-18 03:24:10
【问题描述】：

使用代码和error logs链接到我的笔记本。

GraphDef 的大小似乎随着步数的增加而增加。如果做得好，我认为这不应该发生。但是，当我仅更改“display_step”变量时，它允许我运行更多步骤，直到发生错误。

关于如何解决此问题的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow neural-network valueerror

【解决方案1】：

我认为问题在于：您在训练循环中反复调用get_batch_train，而此函数通过tf.convert_to_tensor 动态创建张量。实际上，这会在每次迭代时在图表中创建新节点，从长远来看会导致 OOM。

由于train_x 和train_y 被馈送到session.run，因此无需手动将它们转换为张量。所以尽量摆脱tf.convert_to_tensor。

【讨论】：

感谢您的帮助，但我确实需要在 get_batch_train 中使用 tf.convert_to_tensor，否则我会收到错误消息，指出类型 ndarray 不好，需要 Tensor 或 @ 987654332@
发布您的错误。我不确定我是否理解这里的逻辑
github.com/btocoolman/Grocery-Sales-/blob/master/regressor/dnn/…
您不需要在session.run 中运行get_batch_train。此函数提供您打算输入的数据，而session.run 用于运行张量和操作，如略低于train_op。