python - 加速 TensorFlow Cifar10 实验示例

Question

针对 cifar10 数据集使用 CNN 的 TensorFlow 教程有以下建议:

练习:在进行实验时，有时会因为第一个训练步骤花费如此长的时间而感到烦恼。尝试减少最初填充队列的图像数量。在 cifar10.py 中搜索 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN。

为了尝试它，我尝试大幅减少这个数字，但它似乎并没有改变训练时间。有什么我可以做的吗？我什至尝试将其更改为低至 5，但训练仍然非常缓慢地进行。任何帮助将不胜感激!

Answer 1

请注意，此练习仅通过跳过预取较大数据来加快第一步时间。此练习不会加快整体训练速度

也就是说，教程文本需要更新。它应该读作

Search for min_fraction_of_examples_in_queue in cifar10_input.py.

如果降低此数字，第一步应该会快得多，因为模型不会尝试预取输入。