实验时要对多个NN模型进行对比，依次加载直到第8个模型时，发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿，查看内存占用90+%。
原因：使用过的NN模型还会保存在内存，继续加载一方面使新模型加载特别特别慢，另一方面是模型计算速度也会下降很多。
解决方法：加载新模型之前把旧的模型撤掉：
tf.reset_default_graph()
reset后加载和计算速度明显提升，亲测有效
参考：
tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法
实验时要对多个NN模型进行对比，依次加载直到第8个模型时，发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿，查看内存占用90+%。
原因：使用过的NN模型还会保存在内存，继续加载一方面使新模型加载特别特别慢，另一方面是模型计算速度也会下降很多。
解决方法：加载新模型之前把旧的模型撤掉：
tf.reset_default_graph()
reset后加载和计算速度明显提升，亲测有效
参考：
tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法
《Tensorflow使用训练好的模型进行测试，发现计算速度越来越慢.doc》
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