tensorflow - 内存泄漏？

Question

我在OSX 10.9.5 Mavericks上运行tensorflow 0.10.0rc0。有大约25k个训练样例，250个特征（x），15个类（y_），预测（y）是单隐层NN感知器。

简单培训环路下面的代码片段似乎有大量的内存泄漏（超过=〜200次迭代绿带的顺序10S的 - 带来了我的MBP :(）：

import tensorflow as tf 

# Initialize placeholders and variables etc... 
... 

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)) 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(lrate).minimize(cost)  

init = tf.initialize_all_variables() 
sess = tf.Session() 
sess.run(init) 

for i in range(niter): 
    # Train 
    _,c=sess.run([train_step,cost]) 
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) 
    sess.run(correct_prediction) 
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) 
    print sess.run(accuracy) 

    # EDIT: Calculate test error 
    ytest=sess.run(y[itrain:itrain+itest,:]) 
    ytest_=sess.run(y_[itrain:itrain+itest,:]) 
    test_prediction = tf.equal(tf.argmax(ytest,1), tf.argmax(ytest_,1)) 
    test_accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(test_prediction,tf.float32)) 
    print sess.run(test_accuracy) 

sess.close() 

我做什么显然是错误的，或者这是每个机会的错误？谢谢！

PS：如果这是固定在以后的tensorflow版本，注意bazel需要优胜美地或更高，所以我不能生成我自己的.whl文件（AFAIK ）来源;是夜间whl可用吗？我现在不愿被强制进入操作系统升级

Answer 1

1. 它不必运行sess.run(correct_prediction) - 这是一个张量流图变量，其中accuracy变量依赖于该变量。这意味着在任何情况下都会在拨打sess.run(accuracy)期间对其进行评估。
2. 您可能正在通过在每次迭代中创建新的correct_prediction和accuracy变量来修改图表。这也是不必要的 - 他们可以在循环之外移动，并简单地每次调用sess.run进行评估。所以，你的内循环将会像

for i in range(niter): 
    # Train 
    _, c = sess.run([train_step, cost]) 
    print sess.run(accuracy)