Keras運行速度越來越慢的問題
Keras運行迭代一定代數以后，速度越來越慢，經檢查是因為在循環迭代過程中增加了新的計算節點，導致計算節點越來越多，內存被占用完，速度變慢。判斷是否在循環迭代過程中增加了新的計算節點，可以用下面的語句： 如果增加了新的計算節點，就會報錯，如果沒有報錯，說明沒有增加計算節點。 ...
原文：Tensorflow使用訓練好的模型進行測試，發現計算速度越來越慢
實驗時要對多個NN模型進行對比，依次加載直到第 個模型時，發現運行速度明顯變慢而且電腦開始卡頓，查看內存占用 。 原因：使用過的NN模型還會保存在內存，繼續加載一方面使新模型加載特別特別慢，另一方面是模型計算速度也會下降很多。 解決方法：加載新模型之前把舊的模型撤掉： reset后加載和計算速度明顯提升，親測有效 參考： tensorflow 多個模型測試階段速度越來越慢問題的解決方法 ...
2019-05-09 17:56 0 1089 推薦指數：
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