Tensorflow: एस्टीमेटर एपीआई के भीतर एम्बेडिंग परत को कैसे प्रारंभ करें?

मैं टेंसरफ़्लो मॉडल के भीतर मौजूदा एम्बेडिंग का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं, एम्बेडिंग का आकार 2Gb से अधिक है और यह इसे असफल करने का मेरा मूल प्रयास करता है:

embedding_var = tf.get_variable(
        "embeddings", 
        shape=GLOVE_MATRIX.shape, 
        initializer=tf.constant_initializer(np.array(GLOVE_MATRIX))
)

जिसने मुझे यह त्रुटि दी:

Cannot create a tensor proto whose content is larger than 2GB.

मैं एडब्ल्यूएस सेजमेकर का उपयोग कर रहा हूं, जो अनुमानक एपीआई पर आधारित है, और सत्र में ग्राफ का वास्तविक चलन दृश्य के पीछे होता है, इसलिए मुझे यकीन नहीं है कि कुछ प्लेसहोल्डर्स को एम्बेड करने के लिए कैसे प्रारंभ किया जाए। मददगार होगा अगर कोई एस्टिमेटरएपीआई की अवधि में इस तरह के इनिशियलाइज़ेशन को करने का तरीका साझा करने में सक्षम होगा।

मदद और समर्थन के लिए कृपया स्टैक ओवरफ्लो पर जाएं:

https://stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow

यदि आप गिटहब मुद्दा खोलते हैं, तो हमारी नीति यहां दी गई है:

1. यह एक बग या फीचर अनुरोध होना चाहिए।
2. नीचे दिया गया फॉर्म भरना होगा।
3. यह एक TensorBoard मुद्दा नहीं होना चाहिए। वही यहाँ जाते

यहां बताया गया है कि हमारे पास वह नीति क्यों है : TensorFlow डेवलपर मुद्दों का जवाब देते हैं। हम ऐसे काम पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं जिससे पूरे समुदाय को लाभ हो, उदाहरण के लिए, बग्स को ठीक करना और सुविधाओं को जोड़ना। समर्थन केवल व्यक्तियों की मदद करता है। जब समस्याएँ दर्ज की जाती हैं तो GitHub हजारों लोगों को सूचित करता है। हम चाहते हैं कि वे आपको स्टैक ओवरफ़्लो पर पुनर्निर्देशित करने के बजाय एक दिलचस्प समस्या का संचार करते हुए देखें।

व्यवस्था जानकारी

• क्या मैंने कस्टम कोड लिखा है (जैसा कि TensorFlow में प्रदान की गई स्टॉक उदाहरण स्क्रिप्ट का उपयोग करने के विपरीत है) :
• OS प्लेटफॉर्म और वितरण (जैसे, Linux Ubuntu 16.04) :
• TensorFlow (स्रोत या बाइनरी) से स्थापित :
• TensorFlow संस्करण (नीचे कमांड का उपयोग करें) :
• पायथन संस्करण :
• बेज़ल संस्करण (यदि स्रोत से संकलित किया जा रहा है) :
• जीसीसी/कंपाइलर संस्करण (यदि स्रोत से संकलित किया जा रहा है) :
• CUDA/cuDNN संस्करण :
• GPU मॉडल और मेमोरी :
• पुन :

आप हमारी पर्यावरण कैप्चर स्क्रिप्ट का उपयोग करके इसमें से कुछ जानकारी एकत्र कर सकते हैं:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tools/tf_env_collect.sh

आप के साथ TensorFlow संस्करण प्राप्त कर सकते हैं

अजगर-सी "tf के रूप में आयात टेंसरफ़्लो; प्रिंट (tf.GIT_VERSION, tf.VERSION)"

समस्या विस्तार से समझाइये

यहां समस्या का स्पष्ट रूप से वर्णन करें। यहां बताना सुनिश्चित करें कि यह TensorFlow में बग या सुविधा अनुरोध क्यों है।

स्रोत कोड / लॉग

कोई भी लॉग या स्रोत कोड शामिल करें जो समस्या का निदान करने में सहायक हो। यदि ट्रेसबैक शामिल हैं, तो कृपया पूर्ण ट्रेसबैक शामिल करें। बड़े लॉग और फाइलें संलग्न की जानी चाहिए। एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परीक्षण केस प्रदान करने का प्रयास करें जो समस्या उत्पन्न करने के लिए न्यूनतम आवश्यक है।