tensorflow训练越来越慢的解决办法——重置/清空计算图

最新推荐文章于 2025-08-09 18:26:01 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-09 18:26:01 发布 · 5.2k 阅读

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在TensorFlow训练过程中，由于未使用feed和fetch，导致计算图不断增大，训练时间逐渐增加。每组数据的训练时长从9秒飙升至207秒。解决方案是每组数据训练后清空计算图，实践证明此方法有效。

在tensorflow训练中，每组训练速度越来越慢，时长越来越高、从运行日志中可以看到：每个视频花费时间从9s到165s、到207s。这样每组数据有81个视频、导致每组数据训练时长从12分钟变到3小时变到4小时（一开始只需要十几分钟）~~虽然还差几组数据就训练完了，但这速度这简直不能忍

#·····································运行日志1····································#

100%|##################################################################################| 81/81 [12:56<00:00,  9.59s/it]
Predicting on frame of L:\collect_program\sign_language\sign-language-gesture-recognition-master\dataset\frames\train-frames\s10-Enemy

100%|##################################################################################| 81/81 [13:54<00:00, 10.30s/it]
Predicting on frame of L:\collect_program\sign_language\sign-language-gesture-recognition-master\dataset\frames\train-frames\s11-Son

100%|##################################################################################| 81/81 [16:42<00:00, 12.38s/it]
Predicting on frame of L:\collect_program\sign_language\sign-language-gesture-recognition-master\dataset