Python Tensorflow:model.fit（）第一个历元需要很长的初始化时间

非常感谢您阅读我的问题。正如标题中所描述的，因为我似乎找不到很多人在别处分享。请允许我在这里问一下，一个模型开始初始化的平均时间是多少

这是从

空白处开始的等待时间：


对于模型，在
第一个历元中真正开始拟合
第一步


当我学习tensorflow构建一些更简单的模型时，我等待它开始
fit（）
的时间更长了。我没有使用任何convulion层，但是有一些重复的
RNN
层

在
急切模式下运行
not
，是否有新手通常忽略的任何技巧或配置可以优化流程

ie将从编写
自定义训练层
自定义fit和backprog？
中获益，这其实并不难，但我还没有尝试过，我也在谷歌上看到人们
从源代码构建tensorflow
看到一些更好的性能。我可以排除tensorflow追溯函数的可能性，我试验了输入\ U签名，没有看到任何改进

我用
ubuntu20.04运行tensorflow；tf.uuuu版本uuuuuu2.5.0

通常的等待时间应该是多少？对于中型神经网络，可能有10层，总参数约为1500万。一旦建立模型，每个历元的训练时间
```

目前每个历元的时间约为9分钟，但在第一步之前，我猜绘制图表大约需要1小时10分钟

非常感谢
通常加载时间会随着模型尺寸的增加而增加，但1小时很长，对我来说通常是10分钟，我目前使用的是一个完全卷积的神经网络，它可以处理体积，很难检查没有代码会出现什么问题……您好，非常感谢您的回复！当我想更改一些小事情时，1小时真的很烦人，然后是漫长的等待，我还观察到，
准备
是在单线程中完成的，是否有任何配置/设置我遗漏了lol，这实际上有助于提高初始化速度非常感谢您我的模型也需要近1小时。这需要很长时间，尤其是在多个GPU上执行。我想1500万个情人没那么多。1小时有点长。嗨，非常感谢你的回复！15m实际上是中小型的，我相信层的深度更重要，<>代码>，但遗憾的是，我对TraceFLUE和C++和编码的知识有限。（
I一旦一个纯致密层的模型在15分钟内加载超过15米的参数，那么1小时是标准时间，或者
如果您决定将更多层堆叠到模型中，并且没有什么可以帮助的，等待时间会更长？