加速用于实验的TensorFlow Cifar10示例

Question

将CNN用于cifar10数据集的TensorFlow教程有以下建议：

练习:在实验时，第一个训练步骤可能需要这么长的时间，这有时是令人恼火的。尝试减少最初填满队列的图像数量。在cifa10.py中搜索NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN。

为了使用它，我试着将这个数字减少了很多，但这似乎并没有改变训练时间。有什么我能做的吗？我甚至试着将其更改为低至5的值，但训练过程仍然非常缓慢。任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

请注意，此练习只会通过跳过预取更大的数据来加快first step time。此练习不会加快整体培训的速度( not

也就是说，教程文本需要更新。它应该显示为

在cifar10_input.py中搜索min_fraction_of_examples_in_queue。

如果您降低这个数字，第一步应该会快得多，因为模型不会尝试预取输入。