Python 第一次和后续张量计算的执行时间差异

我在tensorflow中实现了一个（一个矩阵对角化，几个矩阵求逆，一组张量代数）。构建图形（在python中）需要3秒钟。对于一个典型的输入，评估需要10毫秒。但是第一次评估似乎有一个惩罚，使评估时间达到300毫秒（相比之下，等效的numpy实现需要30毫秒）

tensorflow在第一次运行中做了什么导致了更大的计算时间

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有没有一种方法可以分别从tensor求值中初始化这些内容？

第一次使用特定的回迁（和/或馈送）运行图形时，优化过程会运行以重写图形（在某种程度上可以通过在构建会话时传递来配置）。但这也是分配发生的时候

通常，缓存会话（以及分配和优化图）是有意义的，如果需要，可以执行单独的预热调用