Mô-đun nhập dòng chảy chậm trong dòng chảy 2


8

Liên quan: Nhập mô-đun đóng góp TensorFlow bị chậm trong TensorFlow 1.2.1 cũng: Điều gì có thể khiến quá trình nhập TensorFlow bị chậm như vậy?

Tôi đang sử dụng một ssd và nhập TensorFlow. Tôi có máy tính 4 lõi 8 ghz với 16 gb ram (Bộ xử lý AMD FX (tm) -8350 Bộ xử lý tám lõi, 4000 Mhz, 4 lõi, 8 Bộ xử lý logic). TensorFlow mất 10-12 giây để nhập.

Có cách nào để nhập có chọn lọc các bộ phận của TensorFlow không?

Một đĩa RAM sẽ giúp?

Có bất kỳ công việc nào đang được thực hiện trên những thứ như thế này hay: Chậm nhập tenoror.contrib bằng Python 3 vì tests.stack chậm # 11829 ?

Chỉnh sửa: Python 3.6.8 :: Anaconda, Inc. trên Windoze 8.1. Dos hộp, cygwin bash chậm 12 giây. Vs mã bash / power shell nhanh nhất ở 8 giây. Nhập vào một tệp .py như: nhập hàng chục dòng dưới dạng tf. Không chắc môi trường là gì.

Chỉnh sửa 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

Chỉnh sửa 3: Sử dụng mã bên dưới, tôi nhận được 9-10 giây trong một dấu nhắc lệnh:

(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__)

Chỉnh sửa 4: chuyển cửa sổ xuống cấp, tôi nhận được 8-9 giây thay vì 9-10 giây.


Đối với máy linux của tôi, quá trình nhập lần đầu luôn chậm, nhưng mọi lần nhập liên tiếp (tức là qua các phiên bản Python CLI khác nhau) là ngay lập tức. Là hành vi tương tự quan sát vào cuối của bạn quá?
Rahul Bharadwaj

1
tôi có gió vui lòng xem chỉnh sửa 3.
Ray Tayek

Bạn có thể thử vô hiệu hóa trình bảo vệ windows và bất kỳ chương trình chống vi-rút và điểm chuẩn nào nữa không? Ngoài ra, bạn có đang sử dụng windows susbsistem cho linux (WSL) không?
BlackBear

win 8.1 - afaik, tôi không sử dụng bất kỳ hệ thống con windows nào.
Ray Tayek

Câu trả lời:


0

Tôi muốn bắt đầu bằng cách nói rằng tôi đang sử dụng lõi tứ 3 Ghz và tôi không mất bất kỳ nơi nào trong gần mười giây để nhập TensorFlow trong Python. Bạn có thể giải thích về môi trường mà bạn gặp vấn đề khi nhập nó với (ví dụ Windows / Mac / Linux trong terminal / console / prompt prompt / Anaconda, v.v.) không? Bạn đã không chỉ định cách bạn đang cố gắng nhập Tensorflow, nhưng xem xét bạn đã gắn thẻ nó với python-3.x Tôi giả sử bạn đang nhập Tensorflow bằng Python. Tôi chắc chắn đây sẽ không phải là một câu trả lời phổ biến nhưng có thể cân nhắc sử dụng Tensorflow với ngôn ngữ được biên dịch như c ++. Người ta biết rằng các ngôn ngữ được giải thích như Python chậm hơn đáng kể so với các ngôn ngữ được biên dịch và nếu tốc độ là tối quan trọng thì việc sử dụng TensorFlow trong ngôn ngữ bản địa của nó là điều hiển nhiên.


xin vui lòng xem các chỉnh sửa của tôi.
Ray Tayek
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.