【发布时间】：2018-02-23 19:29:59
【问题描述】：
我正在尝试在 tensorflow 中并行运行多个神经网络模型，每个模型都独立于其余模型。有必要为我使用 tensorflow 启动的每个执行创建一个会话，或者我可以为每个模型重用相同的会话？谢谢你
【问题讨论】：
标签： tensorflow parallel-processing neural-network
【发布时间】：2018-02-23 19:29:59
【问题描述】：
会话链接到特定的 Tensorflow Graph 实例。如果您想为所有人提供一个会话，则需要将所有模型放在同一个图中。这可能会导致您为张量命名问题，并且 IMO 通常是一个坏主意（您应该将彼此不相关的事物分开）。
将所有内容都放在同一个图中也会提高模型的资源需求（即使您只运行一个子图，您也总是会加载所有内容），这是将事物拆分为独立图中的另一个原因。使用独立图表，您将不得不使用多个会话。
【讨论】：
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感谢您的回复。所以你认为在 tensorflow 中为我要运行的每个模型创建一个包含不同会话的单一图表是一个很好的配置吗？
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不，那将是最糟糕的。如果您有 N 个会话，您将加载所有模型 N 次，并且每个会话只使用一个。
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所以您建议我为每个独立模型创建一个图表，并为每个图表创建一个会话？请注意，我最终将并行运行 480 个模型。
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是的，这就是我实现它的方式。我不知道 Session 的开销是多少，因此您可能需要进行一些基准测试。如果这太多了，您可以将一些模型组合在一起并有一个“中间”解决方案。