我正在尝试用遗传算法训练keras模型，因此对于每一代，我都会生成100个随机模型，以使用as的部分突变来进行种群。在合并和变异时，我直接将权重作为numpy数组进行处理，但我注意到，当使用get_weights函数时，即使每次都从相同大小的模型中获取权重，每次运行它也需要更长的时间。我简化了我的代码，以显示以下行为：import num
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
我正在尝试使用标准的Keras验证我的网络构建的第一层的输出。第一层的名称是conv2d。我构建了一个新的模型，只为了获得第一层的输出，使用以下代码：weights = Noneimg_test_slice：(3,3,3)weigths_slice：(3,3,3)output_slice：
浏览 1提问于2020-07-19得票数 0
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我有一个简单的神经网络，我需要从模型中获得权重和偏差。我已经尝试了之前讨论的一些方法，但我一直收到越界值错误。我不知道该怎么解决，也不知道我漏掉了什么。网络- model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(10, act
浏览 78提问于2019-07-02得票数 1
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假设我想训练一个GRU，因为我需要stateful=true，所以必须事先知道批处理的大小。使用函数式API时，我将获得如下输入：但是，当我评估模型时，我不希望以固定的时间步长批量传递测试数据我目前的解决方案是加载保存的模型，并使用以下命令重建模型：
input_1 = Input(shape=(None, num_input_dim)
浏览 3提问于2018-01-29得票数 1
我想知道cvQueryFrame()如何以预先设置的帧速率捕获和提供帧。
在我的程序中，我在while(1)循环的每次迭代开始时捕获一个新帧。我已将帧速率设置为每秒1帧。因此，完成一次迭代所需的时间应为1秒或更长。但是当我使用cvGetTickCount()函数计算每次迭代的时间时，它显示了每次迭代所花费的25
浏览 0提问于2014-02-13得票数 0
在搜索Kyber的密钥时，量子计算机每次操作需要多长时间？Grover的算法将256位AES削弱到128位安全性，量子计算机最多需要2^128次操作才能找到AES密钥，但每次操作必须花费一些时间；正如提到的https://www.ambit.inc/pdf/KyberDrive.pdf量子计算机最多需要2^
浏览 0提问于2023-04-16得票数 1
我想有一个excel VBA For Loop，可以比我最初计划的时间更长。If Cells(i, 2).Value <> "" Then End IfEnd Sub 假设在第2列/B中有内容，我希望在每次迭代时向我预计这个循环会继续到第20行，它会在最初声明的第10行停止。如果我需要根据条件扩展循环，我该如何解决这个问题，并让<
浏览 17提问于2019-10-17得票数 0
我只是好奇
如果一个函数需要返回大量的变量，那么它的执行时间一定会更长吗？我有一个计算值并将其存储在数组中的函数。它在每次调用时都会计算这些值，并且调用的次数没有变化。然而，现在我已经添加了一些返回值(每个返回值都是一个包含大约1500个双精度元素的大数组，函数返回8~10个这样的数组，而不仅仅是计算它们)，函数的执行时间似乎<
浏览 2提问于2012-12-07得票数 1
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我正在使用Keras/TensorFlow (GPU)创建一个时间序列预测模型。我有100倍的时间序列，并希望为他们每一个训练一个网络。连续运行几个时间序列是可以的，但是一旦我运行了100倍或1000倍，那么似乎每个模型的训练时间增长缓慢(但确实如此)。有什么简单的原因吗？
下面是再现问题的代码(请注意，运行可能需要一段时间)。在我的机器上，第一次迭代<
浏览 5提问于2017-03-13得票数 4
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我有一个用Keras创建的简单模型，我需要测量每个图像预测的执行时间。time.clock()
但我注意到，当len(images_test)较小时，计算的时间更长例如，当len(images_test) = 32，我得到: 0.06，当len(images_test)
浏览 0提问于2018-03-02得票数 3
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编辑:这个问题主要集中在在每次迭代中在for循环内声明对象(十亿个数量级的巨大循环)，还是在每次sprint中在对象声明期间(花费在内存分配上的时间)时，最好在for循环之外声明一个对象。我试图优化我的代码，确保在每次迭代中不要为for循环中声明的对象分配任何额外的内存。
我有一个长的for循环(比方说十亿<e
浏览 1提问于2015-06-04得票数 0
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我正在研究一个用Keras和Tensorflow实现的强化学习模型。我必须在单个输入上频繁调用model.predict()。当在一个简单的预训练模型上测试推理时，我注意到使用Keras的model.predict比仅对存储的权重使用Numpy要慢得多。为什么它那么慢，我怎么才能加速它呢？对于复杂的模型，使用纯Numpy是不可行的。import timeitfrom tensorflow.pyt
浏览 3提问于2018-02-15得票数 16
我使用以下方法：但是，当我的数组包含大量列时，循环(用于移动列)需要大量时间来处理(但不是每次)。同时，所有的屏幕都是冻结的，甚至使用悬念的screen /resumeLayout。
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
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我目前正在为循环工作。对于代码的结构(输出、序列和正文)，我遇到了这样的解释，关于我们通过将循环的输出附加到空对象来启动for循环的事实。“在启动循环之前，必须始终为输出分配足够的空间。这对于效率非常重要:如果使用c() (例如)在每次迭代中增长for循环，那么for循环将非常慢。”
我不明白在每次迭代中增长for循环意味着什么，以及为什么<em
浏览 3提问于2022-07-20得票数 0
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我有一个应用程序，当作为windows应用程序运行时需要大约4秒的计算时间，但当作为when服务运行时，它需要很长时间才能计算(直到超时)。你知道问题出在哪里吗？
谢谢
浏览 2提问于2010-06-11得票数 0
我想在for循环中运行图像样式转换。问题是:每次迭代都比前一次花费更长的时间。为什么会这样呢？我刚刚读到另一个主题，其中有人建议使用占位符来处理内容图像。但是我已经在使用它了，它仍然不能改变行为。修改了以下代码行，源代码来自：sess = tf.Session(config=soft_config)
args = parse_args()
output = self.sess.run
浏览 13提问于2020-05-28得票数 0
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当我们使用相同的输入运行相同的代码时，我们期望在相同的时间内给出输出。但是我的Java桌面应用程序生成的输出只需稍作改动，比如51、49、48、50、47秒。而且，运行时更改不仅是递减的。上面的例子是我从5次不同的运行中获得的真实结果。我找不到任何合理的理由来改变这种变化。
有没有人能解释为什么每个运行时的持续时间不同？
浏览 2提问于2016-10-09得票数 1
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作为更长算法的一部分，填充列数组b占用了总运行时间的80%。在S1循环中计算for的行(请参阅下面的代码)是瓶颈，因为由于嵌套循环，它被调用了大量的时间。我尝试过将循环矢量化和/或使用sum 内置的函数，但最终的计算时间更长。
为了简单起见，我们可以看一次迭代，即n = 1和n + 1 = 2。因此，
浏览 32提问于2022-02-16得票数 1
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我有一个非常大的表需要计算(100亿+行)。一次计算所有这些参数太长了。因此，我创建了一个断点列表，并在每个步骤结束时进行计算和存储。然而，每一步都需要更长的时间。我在循环中重用变量作为输出，所以变量不会变得越来越大。
非常感谢。
浏览 1提问于2017-04-18得票数 10
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现在，当我在另一个选项卡中执行program2时(在另一个选项卡中有空while循环来保存它)，然后运行program1并测量读取该数组所有元素的访问时间。看起来只有program1在执行时，读取数组所需的时间要比只有2个程序时要花更多的时间，program1正在执行与以前的任务相同的任务，而program2则通过while循环来保持CPU的忙碌。当存在program1时<
浏览 0提问于2014-02-12得票数 4
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