Tensorflowの不正確なタイムアウト

Question

sess.runs（畳み込みニューラルネットワークに適用）のタイムアウト機能をテストしていますが、タイムアウトがあまり正確ではないようです。

たとえば、タイムアウトを800ミリ秒に設定すると、タイムアウト例外がトリガーされるまでに1〜2秒の遅延が発生することがあります。このようなことは、計算ノード間で取り消し通知が捕捉されないと私に信じている。

ので

1）タイムアウトがより正確にする方法はあります（タイムラインに応じて0.2から0.5秒ごとれていますか）？

2）ノードの計算の間にTensorflowキャンセルの通知が取り込まれますか？ファイルから空のキューからdequeuing、完全キューにenqueuing、及びreading：

Answer 1

TensorFlowでキャンセル及びタイムアウト機構のみ特に、操作を阻止少数をキャンセルするように設計されました。

あなたは、このようなtf.matmul()やtf.nn.conv2d()として非ブロック操作を含むグラフを実行し、タイムアウトが満了した場合、これらの操作はエラーを「超え期限」と返す前に完了するまで、TensorFlowは、一般的に待機します。

これはなぜですか？ユーザは、ブロック操作のパイプラインをグラフに作成し始めたため（たとえばreading data）、これらのパイプラインをきれいにシャットダウンするために何らかのキャンセルが必要でした。タイムアウトは、これらのパイプラインで残念なことに起こりうるデッドロックをデバッグするのにも役立ちます。対照的に、TensorFlowは、ノンブロッキング操作を可能な限り効率的にディスパッチするように設計されています。たとえば、GPUで実行する場合、TensorFlowは完了時にブロックすることなくGPUの計算ストリームに非同期でエンキューします。技術的には、各操作の実行の間のキャンセルをチェックすることは可能ですが、これは操作のディスパッチに遅延を追加し、一般的な場合の全体的なパフォーマンスを低下させます。

ただし、ノンブロッキング操作のタイムアウト/キャンセルがご利用の場合に便利な場合は、GitHub issueを機能リクエストとして開いてください。