嗨,我有一些关于Python3.6的Keras的问题,我的环境是python的keras,只有CPU。
但问题是,当我迭代相同的Keras模型来预测一些不同的输入时,它变得越来越慢。
我的代码就是这么简单
for i in range(100):
model.predict(x)
第一次运行速度很快。可能需要2秒。但是第二次运行需要3秒,第三次运行需要5秒...即使我使用相同的输入,它也变得越来越慢。
我可以迭代什么来预测keras模型呢?我不想让任何速度变慢..这将是非常关键的。
我该如何修复它??
我们在Win server 2003上,我们使用CuteFTP或通过映射驱动器在相同的intranet上传输文件。这里的问题是,随着时间的推移,文件传输开始得很快,速度越来越慢,并且对CPU的使用产生了很大的影响,这反过来又使网站(我们有在同一台服务器上运行的网站)的响应能力降低。
我们即将从Win server 2003升级到2008,在2008年,我们希望配置服务器,使I/O传输不会对网站运行产生任何影响。有什么办法吗?
我有以下几种型号:
class Student(models.Model):
class Meta:
app_label = 'ground'
name = models.CharField(max_length=255)
def __unicode__(self):
return unicode(self.name)
class Program(models.Model):
class Meta:
app_label = 'ground'
name = model
我需要帮助来优化以下代码:
MegaDelete:
DELETE TOP (1000)
FROM SCADA.dbo.LOGSUMMATIONDATAENTRIES
where dataclassid IN (SELECT distinct OUTPUTDATACLASSID FROM SCADA.dbo.LIVEDATATABITEM where ENABLED = 0 and TABID =25)
IF @@ROWCOUNT>0 GOTO MegaDelete;
问题是: SQL server在多次执行循环后变得越来越慢。( SCADA.dbo.LOGSUMMATIONDATAEN
我需要解析有数百万行的文件。我注意到我的combinator解析器的速度越来越慢,因为它解析了越来越多的行。问题似乎出现在scala的"rep“或regex解析器中,因为这种行为甚至发生在下面所示的简单示例解析器中:
def file: Parser[Int] = rep(line) ^^ { 1 } // a file is a repetition of lines
def line: Parser[Int] = """(?m)^.*$""".r ^^ { 0 } // reads a line and returns 0
当我尝
它不会导致它的负载
select p.*
from contacts p left outer join
(select articleno, size, count(*) as cnt
from bsd t
group by articleno, size
) bc
on p.articleno = bc.articleno and p.size = bc.size
where coalesce(cnt, 0) < (select count(*)
from contacts p2