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，導(dǎo)致計算節(jié)點越來越多，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，可以用下面的語句：
tf.Graph.finalize()
如果增加了新的計算節(jié)點，就會報錯，如果沒有報錯，說明沒有增加計算節(jié)點。
補充知識：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度對比
采用GitHub上的代碼
運行類似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。
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