解決keras backend 越跑越慢問(wèn)題
Keras運(yùn)行迭代一定代數(shù)以后，速度越來(lái)越慢，經(jīng)檢查是因?yàn)樵谘h(huán)迭代過(guò)程中增加了新的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致計(jì)算節(jié)點(diǎn)越來(lái)越多，內(nèi)存被占用完，速度變慢。
判斷是否在循環(huán)迭代過(guò)程中增加了新的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可以用下面的語(yǔ)句：
tf.Graph.finalize()
如果增加了新的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，就會(huì)報(bào)錯(cuò)，如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)，說(shuō)明沒(méi)有增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)。
補(bǔ)充知識(shí)：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度對(duì)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(guò)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(wèn)題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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