Colab GPU梯级双向LTSM模型非常缓慢

Question

我有以下双向LTSM模型。昨天运行非常快，每个时期大约3分钟。现在，当我运行它

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(48, input_shape=(X_modified.shape[1], X_modified.shape[2]), return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Bidirectional(LSTM(16)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(ys.shape[1], activation='sigmoid'))
model.compile(loss ='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_modified, ys, epochs = 96, verbose=1,batch_size=32 ) 

输出如下：

  

对1616018个样本进行训练时代1/20 1616018/1616018   [==============================]-

这是因为我的模型很复杂吗？还是我的样本量很大？

任何建议将不胜感激。

CS