碰到一个问题，在训练好一个模型后，实际使用时，即只有前向推理过程，速度缓慢，大概1s能执行100次。之所以会认为推理的速度变慢，主要原因在于，在训练模型时，会在训练集和验证集上，获取算法的准确率，那么就需要进行前向推理。在这里，会有大概500,000个样本，而只需要200s左右，大约2500/s。

那么为什么在实际进行推理时速度会变慢这么多呢？

分析后发现，主要原因有二：

• 1、训练模型时，读取的数据是tfrecord格式的数据，有其它线程负责把数据导入内存，大大降低了从硬盘读取内存的开销；

• 2、在训练模型，是按照batch读取数据，然后输入到网络中进行批量处理，一个batch大小为128，而在实际使用时，一般是单个样本输入，这就导致了推理速度变慢。

对于原因1，可以采用相似的方式，另起线程读数据，然后再处理。

对于原因2，如果实时性要求不是特别高，能够缓冲一部分再做处理，那么可以按照batch批处理的方式完成。可以大大加快运行速度。