深度学习模型加载权重很慢 (深度模型训练过程)

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• 深度学习模型加载权重很慢
• 运行M／M／C排队论模型优化地铁车站大客流组织 M C
• maya为什么渲染的时刻特意慢？有没有什么优化渲染速度的方法？

深度学习模型加载权重很慢

加载深度学习模型的权重速度较慢或者有多种要素。

我将罗列一些或者的要素并提供一些倡导以放慢加载速度：1. 模型大小：深度学习模型的权重理论较大。

假设模型文件十分大，加载时期或者会很长。

您可以尝试紧缩模型或选用轻量级模型以提高加载速度。

2. 硬盘速度：假设您的硬盘速度较慢，加载大型模型的速度会遭到限度。

经常使用更快的硬盘或固态硬盘（SSD）或者会放慢加载速度。

3. 配件性能：加载模型权重也须要必定的计算资源。

假设您的计算设施性能较低，加载速度或者会遭到影响。

思考更新您的配件，例如经常使用更快的CPU或GPU，可以提高加载速度。

4. 数据传输速度：假设您从远程主机加载模型权重，加载时期或者会更长。

尽量将模型权重存储在本地，以缩小网络传输时期。

5. 模型优化：有些深度学习框架提供了加载模型权重的优化方法。

例如，TensorFlow提供了基于GPU的模型加载和推理库，可以清楚放慢加载速度。

您可以检查相应框架的文档，了解能否有相应的优化选项可供经常使用。

假设您依然遇到加载模型权重慢的疑问，倡导您审核详细要素以进后退一步的调试。

运行M／M／C排队论模型优化地铁车站大客流组织 M C

摘 要：随着国际各大市区轨道交通行业的极速开展，地铁运量大、速度快、安保、准点、温馨等好处曾经遭到广阔市民的认可，越来越多的人开局选用地铁作为首要出行工具。

每逢上班日早晚高峰、节假日或大型优惠举行日，地铁车站的客流量都会大幅攀升，很多车站都会出现少量乘客排队购票的状况。

在组织大客流时，车站普通会驳回开明人工售票窗口的方式放慢疏散速度，提高服务率。

乘客总是宿愿能开明的窗口数量越多越好，车站在客流组织环节中只管也想更好的为乘客服务，但为了提高运输组织上班效率，人工售票窗口无法能有限度的开明。

本文以运筹学中的排队论原理为基础，首先以地铁车站售票上班为钻研对象，建设了地铁站购票多窗口期待制排队模型，其次依据此模型计算出了开明人工售票窗口数量的最优解，最后对计算结果启动了钻研和剖析，为车站大客流运输组织打算的优化提供了有力的数据论证。

关键词：客流组织；排队论模型；M／M／C模型；客流组织优化引言随着市区的极速开展，地铁作为一种不凡的交通运输方式，以其运量大、速度快、能耗低、安保、准点、环境温馨等好处，成为很多市民首选的出行工具。

地铁承载着市区交通运输中的关键义务，在一些大型商业圈、火车站、短途汽车站、大型体育场馆、展览馆左近的地铁站，经常会出现短时期瞬间大客流和继续大客流。

乘客在购票的环节中的期待时期则会因乘客的增多而变长，少量乘客长时期排队岂但影响乘客的出行品质，而且会造成站厅人员汇集、拥堵，进而出现通道被排队人流及伴行等候人员梗塞，人员流动速度清楚降低，甚至阻滞不前，极易引发意外。

因此尽快引导购票客流往往成为大客流组织上班的重中之重。

在运能满足条件的前提下，理论大客流组织的环节中，车站为了放慢客流的疏散速度，节俭乘客购票的排队时期，理论会开明人工售票窗口繁难乘客购票。

因为遭到人员、设施、场地的限度，人工售票窗口无法能有限度的开明。

如何正当确实定开明人工售票窗口的数量，从而到达既能保障客流顺利引导，又能最大水平节俭人力的成果，成为大客流组织上班优化的重点疑问。

这就须要对乘客排队购票状况建设数学模型启动剖析钻研。

一、排队系统的组成任何一个排队疑问的基本排队环节都可以用图1-1表示。

从图1-1可知，每个顾客由顾客源按必定方式抵达服务系统，首先添加队列排队期待接受服务，而后服务台按必定规定从队列当选用顾客启动服务，取得服务的顾客立刻退出。

理论，排队系统都有输入环节、服务台、服务时期、服务规定等3个组成局部。

图1-1 排队环节示用意1、输入环节这是指要求服务的顾客是按怎么的法令抵达排队系统的环节，有时也把它称为顾客流，普通可以从3个方面来形容-个输入环节。

(1)顾客总体数，又称顾客源、输入源。

这是指顾客的起源。

顾客源可以是有限的，也可以是有限的。

例如，到售票处购票的顾客总数可以以为是有限的，而某个工厂因缺点待修的机床数则是有限的。

(2)顾客抵达方式。

这是形容顾客是怎么到来系统的，他们是单个抵达，还是成批抵达。

病人到医院看病是顾客单个抵达的例子。

在库存疑问中如将消费器材进货或产品入库看作是顾客，那么这种顾客则是成批抵达的。

(3)顾客流的概率散布，或称相继顾客抵达的时时期隔的散布。

这是求解排队系统无关运转目的疑问时，首先须要确定的目的。

这也可以了解为在必定的时时期隔内抵达K个顾客(K=1、2、 )的概率是多大。

顾客流的概率散布普通有定长散布、二项散布、泊松流(最繁难流)、爱尔朗散布等若干种。

2、服务台服务台可以从以下3方面来形容：(1)服务台数量及造成方式。

从数量上说，服务台有单服务台和多服务台之分。

从造成方式上看，服务台有：①单队——单服务台式；（开明一个服务窗口，一列等候服务的队伍。

实例：公交汽车排队刷卡服务。

）②单队——多服务台并联式；（开明多个服务窗口，不同服务窗口同时展开同类或相似业务，一列等候服务的队伍，按既定顺序随机到各窗口实施无关业务。

实例：银行取号排队等候服务。

）③多队——多服务台并联式；（开明多个服务窗口，同时展开同类或相似业务，多列等候服务的队伍，按各窗口排定序列实施无关业务。

实例：食堂窗口排队领餐服务。

）④单队——多服务台串联式；（开明多个服务窗口，顺序展开不同类业务。

实例：政务超市操持跨部门审批无关业务。

）⑤单队——多服务台并串联混合式,以及多队--多服务台并串联混合式等等。

(2)服务方式。

取决于在某一特定时辰接受服务的顾客数，它有单个服务和成批服务两种。

如公共汽车一次性就可装载一批乘客就属于成批服务。

(3)服务时期的散布。

普通来说，在少数状况下，对每一个顾客的服务时期是一随机变量，其概率散布有定长散布、负指数散布、K级爱尔良散布、普通散布(一切顾客的服务时期都是独立同散布的)等等。

3、服务时期服务时期是指顾客接纳服务的时期法令。

顾客接受服务的时期法令往往也经过概率散布形容。

普通来说,繁难的排队系统的服务时期往往听从负指数散布,即每位顾客接受服务的时期是独立同散布的,其散布函数为B(t)=1-e-mt(t≥0),其中m＞0为一常数,代表单位时期的平均服务率,而1/m则是平均服务时期。

4、服务规定。

这是指服务台从队列当选取顾客启动服务的顺序。

普通可以分为损失制、期待制和混合制等3大类。

(1)损失制。

这是指假设顾客抵达排队系统时，一切服务台都已被先来的顾客占用，那么他们就智能退出系统永不再来。

典型例子是，如电话拔号后出现忙音，顾客不愿期待而智能挂断电话，如要再打，就需从新拔号，这种服务规定即为损失制。

(2)期待制。

这是指当顾客到来系统时，一切服务台都不空，顾客添加排队行列期待服务。

例如，排队期待售票，缺点设施期待培修等。

期待制中，服务台在选用顾客启动服务时，常有如下四种规定：

maya为什么渲染的时刻特意慢？有没有什么优化渲染速度的方法？

假设maya渲染比拟慢，可以尝试以下的方式启动提速：

3. 防止经常使用低版本的maya软件和渲染器；

4. 优化本地设施性能。