問題：推薦系統中，用戶和物品矩陣進行embedding，但矩陣過大時，超過2G時，會有如下提示

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

出現問題的代碼語句是：

self.user_item_embedding = tf.convert_to_tensor(matrix)

matrix是一個numpy的大型矩陣。

解決：

?matrix_init = tf.placeholder(tf.float32, shape=(self.shape[0], self.shape[1]))
?matrixV = tf.Variable(matrix_init)
self.user_item_embedding = tf.convert_to_tensor(matrixV)

先構建占位符，在設置變量，并在sess.run時賦予：

elf.sess.run(tf.global_variables_initializer(), feed_dict={matrix_init: matrix})

參考：

https://stackoverflow.com/questions/51470991/create-a-tensor-proto-whose-content-is-larger-than-2gb

https://stackoverflow.com/questions/35394103/initializing-tensorflow-variable-with-an-array-larger-than-2gb

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow矩阵过大问题的解决的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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