tensorflow模型预测太慢 如何理解tensorflow中的多线程？

如何理解tensorflow中的多线程？

深度学习的模型训练是基于批量学习的。因此，每次执行梯度更新时，不需要完整的数据集，只需要一批数据。如果使用TF记录，tensorflow不会将100000个图像完全读取到内存中，而是会自动优化每个批提取，并且只从TF记录中读取相应的批。因此，强烈建议使用TF-record，它可以大大提高内存使用和数据提取的效率，以及模型的整体训练效率

如果你想用少量的代码尽快建立和测试神经网络，keras是最快的，而且序列API和模型的功能非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。

但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

模型本身只是一组参数和框架。使用多个线程运行取决于应用程序方法，与训练无关。如果能够部署分布式计算，就可以实现多线程、多服务器的分布式计算。如果我们不能部署它，那就没办法了。

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