keras训练速度很慢

2024-11-04

Keras运行速度越来越慢的问题

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.

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

keras训练cnn模型时loss为nan

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

外网上传到NAS速度很慢是什么情况？上行1M都不到，但是测试有4M

外网上传到NAS速度很慢是什么情况?上行1M都不到,但是测试有4M NAS可以将自己的影片,图片,音乐都放在NAS中.在家中就能无线共享了.在其他地方要下载自己nas里的影片,下载速度主要取决于家里宽带的上行速度. 对方下载取决于你的上行速度,网通上下行基本一样,4m带宽上行300多k.电信拨号一律上行50k,光纤20m也就是300多k.如果在线听音频没问题,如果是视频的话,只能流畅看小格式影片.如果你是电信2m,那你的上行只有50k.网通估计应该在100k. 宽带上传速度导致,一般家用宽带,

LoadXml载入Xhtml文件速度很慢

如果有如下的Xhtml文字,在.Net中用XmlDocument.LoadXml载入的时候,速度很慢. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> &

wordpress网站后台打开速度很慢解决方法？

今天就和朋友们分享下,wordpress网站后台最近打开速度很慢的原因及解决方法.推荐第三种方法方法/步骤 1.安装插件:在插件中搜索 Disable Google Fonts,选择安装,然后启用,这样就可以禁止Google字体的加载,这样就可以提高访问速度了. 2.删除代码:很多人不喜欢用插件那么这个可以修改代码打开/wp-includes/script-loader.php搜索fonts.googleapis.com找到代码位置,直接把//fonts.googleapis.com/

WIN8.1的安装和打开＂这台电脑＂速度很慢的解决办法

WIN8.1的安装和打开＂这台电脑＂速度很慢的解决办法对于非服务器用的电脑,如果电脑的内存在2G或更高,首推的操作系统是 WINDOWS8.1 64位企业版,用了就知道,没有比这流畅懂事的操作系统.WIN10就是比较新,用着不太顺手如果内存在2G以下的,首选XP系统,或者是POSReady2009也可以考虑.WIN7关闭BITS 还是感觉卡,内存还是不怎么够用. 1. WIN8的安装.彻底解决安装win7.win8.1.win10系统出现"我们无法创建新的分区也找不到现有的分区"

使用Keras训练神经网络备忘录

小书匠深度学习文章太长,放个目录: 1.优化函数的选择 2.损失函数的选择 2.2常用的损失函数 2.2自定义函数 2.1实践 2.2将损失函数自定义为网络层 3.模型的保存 3.1同时保持结构和权重 3.2模型结构的保存 3.3模型权重的保存 3.5选择网络层载入 4.训练历史的保存 4.1检测运行过程的参数 4.2保持训练过程得到的所有数据 5.陷阱:validation_split与shuffle 1.优化函数的选择先写结论,后面再补上每个优化函数的详细解释: 如果你的数据很稀疏,那应

为什么使用 LSTM 训练速度远大于 SimpleRNN？

今天试验 TensorFlow 2.x , Keras 的 SimpleRNN 和 LSTM,发现同样的输入.同样的超参数设置.同样的参数规模,LSTM 的训练时长竟然远少于 SimpleRNN. 模型定义: 训练参数都这样传入: 我们知道,LSTM 是修正了的 SimpleRNN(我随意想出来的词,"修正"),或者说,是在 SimpleRNN 基础之上又添加了别的措施使模型能考虑到超长序列的标记之间的依赖. 缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题. 所以,LSTM 比 SimpleRNN 是

VS2010调试速度很慢

1.使用vs2010,感觉速度越来越慢.重新设置了vs2010的环境(在vs2010命令提示符下,执行devenv.exe /resetuserdata),居然解决了这个问题,速度跑的很好.网上有人说是由于vs2010缓存内数据越来越多,影响了速度. 2.vs调试的时候发现结构体获取不了成员的值,通过设置,工具→导入导出设置→重置所有设置(选vc++重置)然后保存工程重新编译,智能提示就出来了.

使用Keras训练大规模数据集

官方提供的.flow_from_directory(directory)函数可以读取并训练大规模训练数据,基本可以满足大部分需求.但是在有些场合下,需要自己读取大规模数据以及对应标签,下面提供一种方法. 步骤0:导入相关 import random import numpy as np from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from keras.preprocessing.image import ImageDat

mysql从5.5直接升级到5.7后，执行mysql_upgrade速度很慢且执行结束后数据目录大小增加一倍及 mysqlpump备份出现1577错误

mysql官网不支持夸大版本升级,比如跳过5.6直接升级到5.7,但由于一些客观原因,项目需要从5.5直接升级到5.7,以下是具体操作 1.备份之前mysql,(数据量少,可直接拷贝安装目录及data目录和配置文件,本例使用的为Percona XtraBackup工具进行的备份) 2.将data目录移出mysql5.5安装目录 3.解压mysql5.7版本 4.修改5.7需要配置文件my.cnf,添加datadir,指向5.5数据目录 5.初始化,该步骤可选,(新安装数据库,或者数据目录不存在,

keras训练和保存

https://cloud.tencent.com/developer/article/1010815 8.更科学地模型训练与模型保存 filepath = 'model-ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5' checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min') # fit

WPF 使用OCX控件速度很慢

最近公司项目,需要在wpf上面嵌入ocx控件,但是程序运行起来后,进行操作后,界面一直很卡,找了各种原因,没有找到原因,后来直接运行exe文件,速度顿时快了很多.

Github访问速度很慢的原因，以及解决方法

1,CDN,Content Distribute Network,可以直译成内容分发网络,CDN解决的是如何将数据快速可靠从源站传递到用户的问题.用户获取数据时,不需要直接从源站获取,通过CDN对于数据的分发,用户可以从一个较优的服务器获取数据,从而达到快速访问,并减少源站负载压力的目的. 2,为什么访问速度慢.下载慢? 答:github的CDN被某墙屏了,由于网络代理商的原因,所以访问下载很慢.ping github.com 时,速度只有300多ms. 3,如何解决? 答:绕过dns解析,在本

Keras 训练一个单层全连接网络的线性回归模型

1.准备环境,探索数据 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据集 rng = np.random.RandomState(27) X = np.linspace(-3, 5, 300) rng.shuffle(X) # 将数据集随机化 y = 0.5 * X + 1 + np.random

Keras 训练 inceptionV3 并移植到OpenCV4.0 in C++

1. 训练 # --coding:utf--- import os import sys import glob import argparse import matplotlib.pyplot as plt from keras import __version__ from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input #from keras.applications.inception_v3_mat

keras训练大量数据的办法

最近在做一个鉴黄的项目,数据量比较大,有几百个G,一次性加入内存再去训练模青型是不现实的. 查阅资料发现keras中可以用两种方法解决,一是将数据转为tfrecord,但转换后数据大小会方法不好:另外一种就是利用generator,先一次加入所有数据的路径,然后每个batch的读入 # 读取图片函数 def get_im_cv2(paths, img_rows, img_cols, color_type=1, normalize=True): ''' 参数: paths:要读取的图片路径列表 i

如何解决Firefox浏览器地址栏中文搜索速度很慢

一.插件安装之前使用Chrome浏览器,习惯在地址栏中直接进行中文搜索.转到Firefox之后,突然发现在地址栏进行中文搜索,访问速度会很慢. 可以使用插件解决这个问题:Omnibar 插件地址:https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/addon/omnibar/ 二.添加搜索引擎安装之后默认使用Google搜索,如图.

keras训练实例-python实现

用keras训练模型并实时显示loss/acc曲线,(重要的事情说三遍:实时!实时!实时!)实时导出loss/acc数值(导出的方法就是实时把loss/acc等写到一个文本文件中,其他模块如前端调用时可直接读取文本文件),同时也涉及了plt画图方法 ps:以下代码基于网上的一段程序修改完成,如有侵权,请联系我哈! 上代码: from keras import Sequential, initializers, optimizers from keras.layers import Activat

访问Github速度很慢以及解决方法(系统通用)

原因分析1,CDN,Content Distribute Network,可以直译成内容分发网络,CDN解决的是如何将数据快速可靠从源站传递到用户的问题.用户获取数据时,不需要直接从源站获取,通过CDN对于数据的分发,用户可以从一个较优的服务器获取数据,从而达到快速访问,并减少源站负载压力的目的. 2,为什么访问速度慢.下载慢?github的CDN被某墙屏了,由于网络代理商的原因,所以访问下载很慢.ping github.com 时,速度只有300多ms. 3,如何解决?绕过dns解析,在本地直