Python 加速TensorFlow Cifar10实验示例

有关将CNN用于cifar10数据集的TensorFlow教程有以下建议：

练习：当进行实验时，第一个训练步骤可能需要很长时间，这有时会让人恼火。尝试减少最初填满队列的图像数。在cifar10.py中为列车搜索每个历元的数量示例

为了解决这个问题，我试着把这个数字减少很多，但似乎并没有改变训练时间。有什么我能做的吗？我甚至试着把它改为5，但训练仍然很慢。

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任何帮助都将不胜感激

请注意，此练习仅通过跳过对较大数据的预取来加快第一步时间。此练习不会加速整体训练

也就是说，教程文本需要更新。应该是

在

cifar10\u input.py

中的\u队列中搜索\u示例的

min\u分数

如果降低这个数字，第一步应该会快得多，因为模型不会尝试预取输入