理论上，session启动后，每个epoch训练时间应该是差不多，而且不会因为迭代周期变长，epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的，每一次迭代都会在graph里增加新的节点，导致memory leak，程序越来越慢，最后强行退出。解决方法，可以在session里定义graph.finalize()锁定graph。比如：

sess = tf.Session()
for epoch in range(EPOCHS):
　　...
　　sess.graph.finalize() #增加这行

tensorflow 迭代周期长，每个epoch时间变慢的更多相关文章

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