TensorFlow Eager Execution 多线程

Question

在 tensorflow 2.0 上运行 DDPG 强化学习器。对于我使用的批量大小，训练非常慢，所以我希望在单独的线程中运行训练而不是执行。

但是，当我尝试在单独的线程上训练 Tensorflow 模型而不是使用它来预测和执行时，我遇到了问题。

首先是图表错误：

ValueError: Tensor("dense_2/kernel/Read/ReadVariableOp:0", shape=(3, 9), dtype=float32) 必须与 Tensor("Const:0", shape=(32 , 3), dtype=float32).

通过从训练线程上的主线程恢复图形很容易解决这个问题：

with self.tf_graph.as_default():

这个错误然后消失了，但是在新线程上急切执行被禁用，这会导致其他问题。有没有办法在第二个线程上恢复 tensorflow 模型的会话，以便可以在一个线程上训练 tensorflow 模型并在另一个线程上进行评估？或者这是不可能的？

Answer 1

最终我得到了这个工作。当我认为我正在使用 tensorflow 2 时，我正在运行 tensorflow 1.4，因此默认情况下禁用了急切执行。一旦我启用了 Eager Execution，我就不需要在另一个线程上做任何特别的事情，它就可以工作了。

我在主线程上创建了一个单独的模型副本，并在执行前将训练线程的权重复制到一个锁中。