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 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

以上这篇解决keras backend 越跑越慢问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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keras,backend

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。