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提交
890eae3e
编写于
6月 25, 2020
作者:
G
Goldie Gadde
提交者:
GitHub
6月 25, 2020
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差异文件
Merge pull request #40803 from geetachavan1/cherrypicks_7XBWE
[CherryPick 2.3] change the size of input to remedy OOM issue.
上级
e5a4b253
83e4305c
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
4 addition
and
3 deletion
+4
-3
tensorflow/python/keras/layers/preprocessing/image_preprocessing_distribution_test.py
...rs/preprocessing/image_preprocessing_distribution_test.py
+4
-3
未找到文件。
tensorflow/python/keras/layers/preprocessing/image_preprocessing_distribution_test.py
浏览文件 @
890eae3e
...
...
@@ -40,9 +40,10 @@ class ImagePreprocessingDistributionTest(
preprocessing_test_utils
.
PreprocessingLayerTest
):
def
test_distribution
(
self
,
distribution
):
np_images
=
np
.
random
.
random
((
1000
,
32
,
32
,
3
)).
astype
(
np
.
float32
)
# TODO(b/159738418): large image input causes OOM in ubuntu multi gpu.
np_images
=
np
.
random
.
random
((
32
,
32
,
32
,
3
)).
astype
(
np
.
float32
)
image_dataset
=
dataset_ops
.
Dataset
.
from_tensor_slices
(
np_images
).
batch
(
32
,
drop_remainder
=
True
)
16
,
drop_remainder
=
True
)
with
distribution
.
scope
():
input_data
=
keras
.
Input
(
shape
=
(
32
,
32
,
3
),
dtype
=
dtypes
.
float32
)
...
...
@@ -58,7 +59,7 @@ class ImagePreprocessingDistributionTest(
output
=
flatten_layer
(
preprocessed_image
)
cls_layer
=
keras
.
layers
.
Dense
(
units
=
1
,
activation
=
"sigmoid"
)
output
=
cls_layer
(
output
)
model
=
keras
.
Model
(
inputs
=
input_data
,
outputs
=
preprocessed_image
)
model
=
keras
.
Model
(
inputs
=
input_data
,
outputs
=
output
)
model
.
compile
(
loss
=
"binary_crossentropy"
)
_
=
model
.
predict
(
image_dataset
)
...
...
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