Tensorflow: Estimator API 내에서 임베딩 레이어를 초기화하는 방법은 무엇입니까?

tensorflow 모델 내에서 기존 임베딩을 사용하려고하는데 임베딩 크기가 2Gb보다 크며 이로 인해 원래 시도가 실패했습니다.

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

이 오류가 발생했습니다.

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

Estimator API를 기반으로하는 AWS SageMaker를 사용하고 있으며 세션에서 그래프의 실제 실행은 장면 뒤에서 발생하므로 임베딩을위한 일부 자리 표시자를 초기화하는 방법을 잘 모르겠습니다. 누군가가 EstimatorAPI 측면에서 이러한 초기화를 수행하는 방법을 공유 할 수 있다면 도움이 될 것입니다.

도움과 지원을 받으려면 Stack Overflow로 이동하세요.

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

GitHub 문제를 여는 경우 정책은 다음과 같습니다.

1. 버그이거나 기능 요청이어야합니다.
2. 아래 양식을 작성해야합니다.
3. TensorBoard 문제가 아니어야합니다. 사람들은 갈 여기 .

그 정책이있는 이유는 다음과 같습니다 . TensorFlow 개발자는 문제에 대응합니다. 우리는 버그 수정 및 기능 추가와 같이 전체 커뮤니티에 도움이되는 작업에 집중하고 싶습니다. 지원은 개인에게만 도움이됩니다. GitHub는 또한 문제가 제기되면 수천 명의 사람들에게 알립니다. Stack Overflow로 리디렉션되는 대신 흥미로운 문제를 전달하는 모습을 볼 수 있기를 바랍니다.

시스템 정보

• 사용자 지정 코드를 작성 했습니까 (TensorFlow에서 제공하는 주식 예제 스크립트를 사용하는 것과 반대) :
• OS 플랫폼 및 배포 (예 : Linux Ubuntu 16.04) :
• (소스 또는 바이너리)에서 설치된 TensorFlow :
• TensorFlow 버전 (아래 명령 사용) :
• Python 버전 :
• Bazel 버전 (소스에서 컴파일하는 경우) :
• GCC / 컴파일러 버전 (소스에서 컴파일하는 경우) :
• CUDA / cuDNN 버전 :
• GPU 모델 및 메모리 :
• 재현 할 정확한 명령 :

환경 캡처 스크립트를 사용하여이 정보 중 일부를 수집 할 수 있습니다.

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

TensorFlow 버전은

python -c "import tensorflow as tf; print (tf.GIT_VERSION, tf.VERSION)"

문제 설명

여기에 문제를 명확하게 설명하십시오. TensorFlow의 버그이거나 기능 요청 인 이유를 여기에 전달해야합니다.

소스 코드 / 로그

문제 진단에 도움이되는 로그 또는 소스 코드를 포함하십시오. 역 추적을 포함하는 경우 전체 역 추적을 포함하십시오. 큰 로그와 파일을 첨부해야합니다. 문제를 생성하는 데 필요한 최소한의 재현 가능한 테스트 케이스를 제공하십시오.