TensorFlow中Tensor的部分更新

Question

我试图在TensorFlow中对图像运行多个卷积，然后连接结果。由于tf.concat分配了新的张量，我有时遇到ResourceExhaustedError（当前解决方案是将batch_size更改为更小的值）。

所以这是我的问题。有没有办法创建大张量（我事先知道所有维度）然后将卷积结果分配给它（逐个部分以避免连接和内存分配）？或者也许还有其他更有效的方法吗？

类似的东西：

convs = tf.Variable(tf.zeros([..])
tf.update(convs, [..], tf.nn.conv2d(..) + biases1)
tf.update(convs, [..], tf.nn.conv2d(..) + biases2)
^^^^^^^^^         ^^offsets

Answer 1

没有办法做到这一点 - TensorFlow对象在设计上是不可变的。

可能还有另一种方法可以实现您想要的功能（并且了解内存不足以备将来改进的情况也很有趣）。