Могу ли я создать один граф для каждой модели в TensorFlow?

Question

Выгода будет заключаться в том, что я могу хранить и загружать отдельные модели с помощью tf.train.export_meta_graph(), но я не уверен, было ли это использование для TensorFlow. Имеет ли это какое-либо негативное влияние на параллелизм/производительность, функциональность и т. Д., Чтобы использовать несколько графиков параллельно, если я не хочу делиться данными между ними?

Answer 1

Это не очень хорошая идея, потому что передача данных между моделями потребует выборки из одного сеанса и подачи объекта Python обратно в другой сеанс. Локально, это ненужные операции копирования, и это хуже в распределенной настройке.

В настоящее время export_scoped_meta_graph() и import_scoped_meta_graph() содержатся в tf.contrib.framework.meta_graph, чтобы сохранить и загрузить части графика и использовать один глобальный график.