Я хочу сделать выборку по методу Монте-Карло (MC) из распределения, определенного как DNN в TensorFlow.Код выборки требует пользовательской функции, которую сложно использовать внутри кода TensorFlow.
Поскольку MC требует огромного количества вызовов DNN, мне приходится запускать (и закрывать) сеанс огромное количество раз для выборки из DNN.Профилирование показало, что накладные расходы, связанные с session.run(), являются текущим узким местом в моем коде.
TensorFlow, похоже, имеет C ++ API , но также требует запуска сеанса.
Кто-нибудь знает, уменьшена ли служебная нагрузка session.run() в версии TensorFlow для C ++?Это было бы полезно узнать, прежде чем я потрачу время на переписывание своего кода.
Что такое эффективный способ TensorFlow для выполнения выборки MC, который использует внешнюю (python или c ++) функцию [то есть не может быть определена в TensorFlow]?