机器学习PAI使用blade遇到超过pb限制的问题，请问有参数可以绕过去吗？
机器学习PAI使用blade遇到超过pb限制的问题，请问有参数可以绕过去吗？[阿里云机器学习PAI]
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机器学习PAI使用blade遇到超过pb限制的问题，请问有参数可以绕过去吗？
看是在那个阶段出现的pb限制问题，新版本的bladedisc应该只有在tf圈图后导出子图编译时会使用pb，bladedisc编译完成后结果不会用pb来存储。这种情况下原始的pb应该就超过的2GB？（如果子图就超过了的话），一种可能的workaround方式时不freeze graph，这样const就不会被编译。另外老版本的bladedisc会使用pb来存储一部分编译后的结果，这个也会有可能超过2GB的限制，如果是这个问题，升级bladedisc应该可以解决，此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”
在 Blade 模型转换工具中存在由于 protobuf 存储文件大小限制而出现的问题，这个限制是 2 GB 大小。
如果您的模型超过了这个限制，请尝试分割模型为较小的部分，然后使用 Blade 进行转换。此外，您还可以考虑使用其他格式来存储和加载模型，例如 ONNX 或 TensorFlow 等。这些格式与 Blade 兼容，并且不会受到 protobuf 文件大小限制的影响。
需要注意的是，由于 Blade 是一个开源的工具，您可以自己进行修改和定制。如果您有能力进行编程和算法优化，可以通过更改 Blade 的源代码来解决这个问题。但是，这需要消耗大量的时间和精力，并且需要一定的编程技能。