python学习教程:Tensorflow训练模型越来越慢的两种可行方案

本文介绍了Tensorflow训练模型时速度变慢的两种解决方案。建议将模型结构置于全局,不在每次训练时重复加载,以防止图结构过度膨胀导致训练速度下降。同时,理解Tensorflow的图结构原理对于优化训练过程至关重要。

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今天小编就为大家分享一篇Tensorflow训练模型越来越慢的2种解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1 解决方案

【方案一】

载入模型结构放在全局,即tensorflow会话外层。

'''载入模型结构:最关键的一步'''
saver = tf.train.Saver()
'''建立会话'''
with tf.Session() as sess:
 for i in range(STEPS):
 '''开始训练'''
 _, loss_1, acc, summary = sess.run([train_op_1, train_loss, train_acc, summary_op], feed_dict=feed_dict)
 '''保存模型'''
 saver.save(sess, save_path="./model/path", i)

【方案二】

在方案一的基础上,将模型结构放在图会话的外部。

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