Question

我想找到许多集合的整数集的大小（无重复）。目前我用

if (found) {
// do something
} else {
// do something else
}

实现这一目标。但这仅适用于一维张量。我有两个问题：

1）迁移到例如100个向量的批次（矩阵）是否可以在GPU上并行运行代码，从而节省性能？

2）如果是，那么如何使用批处理支持的tf.unique（）版本？

我可以使用 map_fn 以某种方式并行运行 unique（）吗？

3）如果不是，那么如何确保以上代码在GPU上有效运行？

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我能够使用

运行 tf.unique（）

...
un_3 = tf.unique(dataset_iter.get_next())
with tf.Session() as sess:
    while True:
       result = sess.run(un_3, feed_dict={Y: some_other_data})
       ...save result..

但是问题仍然存在-它将在GPU上并行运行吗？

Answer 1

map_fn版本不是并行的。因此，我使用以下（不太干净）的代码来处理批处理：

un_3_00, _ = tf.unique(un_2[0,:])
un_3_01, _ = tf.unique(un_2[1,:])
un_3_02, _ = tf.unique(un_2[2,:])
...

批量上唯一的Tensorflow

1 个答案: