文件名称:
解决keras backend 越跑越慢问题
开发工具:
文件大小: 39kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。
判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句：
tf.Graph.finalize()
如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。
补充知识：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度对比
采用GitHub上的代码
运行类似vgg模型，在cifar10上训练，结果朋友torch与tensorflow速度相当，远远快过keras。
pytorch
tensorflow
ke
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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