解決keras backend 越跑越慢問題
更新時間：2020年06月18日 16:42:42 作者：MSTK
這篇文章主要介紹了解決keras backend 越跑越慢問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
Keras運(yùn)行迭代一定代數(shù)以后，速度越來越慢，經(jīng)檢查是因為在循環(huán)迭代過程中增加了新的計算節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致計算節(jié)點(diǎn)越來越多，內(nèi)存被占用完，速度變慢。
判斷是否在循環(huán)迭代過程中增加了新的計算節(jié)點(diǎn)，可以用下面的語句：
tf.Graph.finalize()
如果增加了新的計算節(jié)點(diǎn)，就會報錯，如果沒有報錯，說明沒有增加計算節(jié)點(diǎn)。
補(bǔ)充知識：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度對比
采用GitHub上的代碼
運(yùn)行類似vgg模型，在cifar10上訓(xùn)練，結(jié)果朋友torch與tensorflow速度相當(dāng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快過keras。
| pytorch | tensorflow | keras+tensorflow | |
| version | 0.4.0 | 1.8.0 | Keras: 2.1.6 Tensorflow: 1.8.0 |
| train time： | 1min 14s | 1min 9s | 1min 51s |
| evaluate time： | 378 ms | 9.4 s | 826 ms |
以上這篇解決keras backend 越跑越慢問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python模擬自動存取款機(jī)的查詢、存取款、修改密碼等操作
這篇文章主要介紹了Python模擬自動存取款機(jī)的查詢、存取款、修改密碼等操作,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2018-09-09
這篇文章主要介紹了Python?Django源碼運(yùn)行過程，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2022-08-08
python requests更換代理適用于IP頻率限制的方法
今天小編就為大家分享一篇python requests更換代理適用于IP頻率限制的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-08-08
Celery 是由Python 編寫的簡單，靈活，可靠的用來處理大量信息的分布式系統(tǒng),它同時提供操作和維護(hù)分布式系統(tǒng)所需的工具2023-05-05
這篇文章主要介紹了python web框架 django wsgi原理解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值2019-08-08
這篇文章主要介紹了Python3.5裝飾器,結(jié)合實例形式分析了裝飾器修飾有參數(shù)函數(shù)、裝飾器修飾函數(shù)參數(shù)等情況相關(guān)使用技巧,需要的朋友可以參考下2019-04-04
Python 數(shù)據(jù)處理更容易的12個輔助函數(shù)總結(jié)
Python的產(chǎn)生似乎就是專門用來處理數(shù)據(jù)的，順理成章的成為大數(shù)據(jù)的主流語言，本文介紹十二個函數(shù)輔助你更容易更便捷的用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理2021-11-11
pytorch中nn.Flatten()函數(shù)詳解及示例
nn.Flatten是一個類,而torch.flatten()則是一個函數(shù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于pytorch中nn.Flatten()函數(shù)詳解及示例的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-01-01
這篇文章主要介紹了詳解Python牛頓插值法,文中有非常詳細(xì)的代碼示例,對正在學(xué)習(xí)python的小伙伴們有很好地幫助,需要的朋友可以參考下2021-05-05
今天小編就為大家分享一篇tensorflow 加載部分變量的實例講解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-07-07