Python tensorflow tf.initializeallvariables（）即使在初始化时变量很少，也会占用太多时间

由于某些原因，Tensorflow运行tf.initializeallvariables（）例程花费了太多时间。我正在使用cuda 8.0和NVIDIA TitanX Pascal以及最新的tensorflow。我不确定原因，并将感谢任何帮助

import tensorflow as tf
import numpy as np

cls = np.zeros((5, 10))
classes = tf.Variable(cls, dtype=tf.float32)

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.InteractiveSession(config=config)
sess.run(tf.initialize_all_variables())

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要花多长时间？要花80多个变量。时间不多，但我很好奇，即使是对于几个变量，也要花这么多时间。另外，我在另一台我正在工作的机器上也没有看到这么大的延迟。这可能是因为它花费了大量的时间来复制数据（尽管听起来太多）或运行随机数生成器（取决于初始化变量的方式）。最好的办法是在运行

tf.initialize_all_variables（）

时，它会告诉您什么操作需要很长时间。感谢mrry，我们会这样做来找出答案。另一个注意事项：从NumPy数组初始化变量通常比从等效的TensorFlow op（例如

tf.zeros（（5，10））初始化变量慢

在本例中），因为这将在TensorFlow

GraphDef

中具体化整个NumPy数组，并生成常量数据的多个副本。如果使用TensorFlow op，则在运行初始值设定项时会根据需要创建该值，然后将其丢弃。需要多长时间？更多变量需要80分钟。时间不多，但我很好奇，即使是对于几个变量，也要花这么多时间。另外，我在另一台我正在工作的机器上也没有看到这么大的延迟。这可能是因为它花费了大量的时间来复制数据（尽管听起来太多）或运行随机数生成器（取决于初始化变量的方式）。最好的办法是在运行

tf.initialize_all_variables（）

时，它会告诉您什么操作需要很长时间。感谢mrry，我们会这样做来找出答案。另一个注意事项：从NumPy数组初始化变量通常比从等效的TensorFlow op（例如

tf.zeros（（5，10））初始化变量慢

在本例中），因为这将在TensorFlow

GraphDef

中具体化整个NumPy数组，并生成常量数据的多个副本。如果使用TensorFlow op，则在运行初始值设定项时会根据需要创建该值，之后会将其丢弃。