导入tflearn非常慢。

Question

与其他模块相比，导入tflearn需要花费大量的时间。

在一个新创建的虚拟环境中，该环境只安装了tflearn，并且安装在pip中的依赖性最小。

• import numpy as np ~0.18s
• import tensorflow as tf ~0.90
• import tflearn需要3.1s(并要求我安装h5py和scipy)。

按建议安装h5py和After后，import tflearn消耗的时间增加到3.5s。如何减少进口时间？

(以上所有测试都是通过将语句放入test.py并多次运行time python test.py来完成的。报告时间是由bash的time内建所报告的“真实”时间。

Answer 1

简短的回答

在木星或其他有长时间解释器会话的地方做您的初始工作，这样您就不需要等待那么多的导入了。

长篇大论

您可以使用python -v跟踪导入。我从apt安装了moreutils，tensorflow和tflearn从pip安装在一个原始的python:3.6-stretch码头容器中.

root@10e4bcd91377:/# python -v -c 'import tensorflow' 2>&1 | ts '%H:%M:%.S' | grep 'import ' | wc -l
954
root@10e4bcd91377:/# python -v -c 'import tflearn' 2>&1 | ts '%H:%M:%.S' | grep 'import ' | wc -l
1768

很明显，导入tflearn导入了大量的包。哪几个？

# python -v -c 'import tflearn' 2>&1 | grep 'import ' | cut -f1 -d# | sort | uniq > tflearn-imports.txt
# python -v -c 'import tensorflow' 2>&1 | grep 'import ' | cut -f1 -d# | sort | uniq > tensorflow-imports.txt
# diff --suppress-common-lines tensorflow-imports.txt tflearn-imports.txt

我将省去831行输出，但看起来tflearn导入了所有的tensorflow.contrib，这需要很长时间，而导入tensorflow本身并不是什么好事。有了这些信息，我们可以查看原始的python -v -c 'import tflearn' 2>&1输出--看起来tflearn.variables是导入tensorflow.contrib的模块.

# <snip>
import 'tensorflow.contrib.summary.summary'
import 'tensorflow.contrib'
import 'tflearn.variables'
import 'tflearn.config'
# <snip>

会是 statement吗？让我们找出..。

# time python -v -c 'from tensorflow.contrib.framework.python.ops import add_arg_scope as contrib_add_arg_scope' 2>&1 | grep 'import ' | wc -l
1727

real    0m4.010s
user    0m3.820s
sys 0m0.410s
root@10e4bcd91377:/#

阿尤普，看上去像！由于Python导入的工作方式，导入子模块必须计算整个包，而且由于tensorflow.contrib不使用)，所以需要一段时间。

(这里过去曾讨论过如何在模块中实现实现，但这与此无关，因为：)

不幸的是，tflearn中还有其他地方也从contrib中导入零碎信息，因此消除这种依赖不会有多大帮助。

Answer 2

一些导入的模块在开始使用时初始化，有些则没有。当您导入它时，tflearn会初始化它，而且由于它有很多依赖项，所以它花费那么多时间并不奇怪。

下面的质量保证会给你很长的时间优化的想法。

improving speed of Python module import

祝好运