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相关:Import TensorFlow contrib module is slow in TensorFlow 1.2.1还有:What can cause the TensorFlow import to be so slow?
我正在使用 ssd 并导入 TensorFlow。我有 4 ghz 8 核 pc 和 16 gb 内存(处理器 AMD FX(tm)-8350 八核处理器,4000 Mhz,4 核,8 逻辑处理器)。 TensorFlow 需要 10-12 秒才能导入。
有什么方法可以选择性地导入 TensorFlow 的一部分吗?
RAM磁盘有帮助吗?
有没有更多的工作正在做这样的事情或:Slow to import tensorflow.contrib with Python 3 because inspect.stack is slow #11829 ?
编辑:windoze 8.1 上的 Python 3.6.8::Anaconda, Inc.。
Dos box、cygwin bash 的速度慢到 12 秒。
Vs code bash/power shell 最快为 8 秒。
在 .py 文件中导入,例如: import tensorflow as tf.
不确定是什么环境。
编辑2:
PS D:\ray\dev\ml\ss1> conda info --envs
# conda environments:
#
base * D:\Anaconda3
first D:\Anaconda3\envs\first
d:\Anaconda3
first d:\Anaconda3\envs\first
编辑 3:使用下面的代码,我在命令提示符下得到 9-10 秒:
(tf2) D:\ray\dev\ml\ss1>python timeimport.py
import tensorflow: 1 units, 9.796 seconds. 0.1 units/second.
version: 2.0.0
(tf2) D:\ray\dev\ml\ss1>python timeimport.py
import tensorflow: 1 units, 9.448 seconds. 0.11 units/second.
version: 2.0.0
(tf2) D:\ray\dev\ml\ss1>python timeimport.py
import tensorflow: 1 units, 9.421 seconds. 0.11 units/second.
version: 2.0.0
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
from contextlib import contextmanager
from timeit import default_timer as timer
@contextmanager
def timing(description: str,units=1,title="",before="") -> None:
if before!="":
print(before,flush=True)
start = timer()
yield
dt = timer() - start
frequency=0 if units is None else (units/dt)
if units is None:
if title is None: print(f"{description}: {dt} seconds.",flush=True)
else: print(f"{title} {description}: {dt} seconds.",flush=True)
else:
#"{0:.2f}".format(a)
dt=round(dt,3)
frequency=round(frequency,2)
print(f"{title} {description}: {str(units)} units, {dt} seconds. {str(frequency)} units/second.",flush=True)
return dt
with timing("import tensorflow",1):
import tensorflow as tf
print("version:",tf.__version__)
编辑 4:打开 Windows degender,我得到 8-9 秒而不是 9-10 秒。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
import tensorflow_datasets as tfds
import code.py
然后在你的code.py中:
print("enter imported code")
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
# !pip install -q tensorflow-datasets
import tensorflow_datasets as tfds
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#tfds.list_builders()
ds = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)
...
所以你运行笔记本一次,它需要 10 秒。下一次它就像风一样。
最佳答案
我想首先说我使用的是 3 Ghz 四核,并且在 Python 中导入 TensorFlow 不需要任何时间接近十秒钟。您能否详细说明您在导入它时遇到的问题(即终端/控制台/命令提示符/Anaconda 等中的 Windows/Mac/Linux)?
您没有指定尝试导入 Tensorflow 的方式,但考虑到您使用 python-3.x 对其进行了标记,我假设您正在使用 Python 导入 Tensorflow。我确信这不会是一个流行的答案,但也许可以考虑将 Tensorflow 与 c++ 之类的编译语言一起使用。众所周知,Python 等解释型语言比编译型语言慢得多,如果速度至关重要,那么在其原生语言中使用 TensorFlow 似乎是显而易见的。
关于python-3.x - 在 tensorflow 2 中导入 tensorflow 模块很慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59411185/
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