强大 IDE 可减少 yolo/darkflow 中训练数据集的时间

Question

我是机器学习的初学者。
我一直在通过 Ubuntu 20.04 的以下链接了解 YOLO 和 DarkFlow：darkflow and Tiny YOLO.

我成功执行了代码，得到了这样的结果：

Statistics:
car: 436
person: 73
Dataset size: 2599
Dataset of 2599 instance(s)
Training statistics:
Learning rate : 1e-05
Batch size : 16
Epoch number : 1000
Backup every : 2000

还不错，就是训练时间太长了。
但是我想知道有没有什么强大的IDE或者其他工具可以帮助我减少时间。
我在 google 中搜索并试图找到许多改进方法。
我听说有很多方法可以加快训练速度，（包括 Azure AI ML 服务）但由于我是初学者，我无法决定哪个是 运行 YOLO 和 DarkFlow 的完美选择。

我将不胜感激有关稳健开发环境的建议，尤其是那些适合我当前特定情况的建议。
提前致谢！

++) 因为我才大二，能用的硬件水平非常有限。我也很感激能帮助我克服硬件限制的工具！

Answer 1

IDE通常不会减少计算时间，而是基于编译器。如果您不能获得更好的硬件，您很可能只需要处理密集的培训时间。但是，您可能会考虑使用 gpu 进行计算（如果您有的话），而不是它在 cpu 上运行的标准方式。这是关于如何在 Tensorflow 中实现此目的的 link：。一般规则是数据越多，ML/DL 模型越复杂（即神经网络中的层数越多），在数据集上计算 1 个纪元所需的时间就越长。此外，您处理的数据越多，计算强度就越高。