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ネイティブとバックエンドのテンソルフローを使用して正確に同じネットワークを作成しましたが、数多くの異なるパラメータを使用して数時間のテストを行ったが、ケラスがネイティブテンソルフローよりも優れているしかしよりよい結果)。ネイティブTFとケラスTFパフォーマンスの比較
ケラスは異なるウェイト初期化メソッドを実装していますか?またはtf.train.inverse_time_decay以外の異なる減量アプローチを実行するか?
p.s.
のPython 3.5.2 -Anaconda/Windowsの10
CUDA:8.0 Tensorflow 0.12
Keras 1.2.1
cuDNN 5.1との得点差は、私の環境であるKeras with Tensorflow: ~0.9850 - 0.9885 - ~45 sec. avg. training time for 1 epoch Tensorflow Native ~0.9780 - 0.9830 - ~23 sec.
のように常にあります.1
Nvidia Geforce GTX 860M
およびkeras.jsonファイル:
{
"image_dim_ordering": "tf",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "tensorflow"
}
と私が与えたはずとして、あなたはまた、問題がドロップアウト層のkeep_probパラメータの誤った使用によるものであった二つのファイル
https://github.com/emrahyigit/deep/blob/master/keras_cnn_mnist.py
https://github.com/emrahyigit/deep/blob/master/tf_cnn_mnist.py
https://github.com/emrahyigit/deep/blob/master/mnist.py
時間はケラスの場合45秒、TFの場合は23秒でしたか?それはかなり大きな違いです。 –
こんにちは、5秒あります。今の違い。ネイティブTFはより高速です。 – emrahyigit