我有一个Tensorflow模型，我正在使用Optunity进行优化。
我正在做的事情是我有一个目标函数，它创建一个模型并返回模型的最佳损失。我将此函数传递给optunity，每次都使用不同的参数运行不同的测试，即每次都构建图形。
在我的代码中，我在创建模型实例之前使用tf.reset_default_graph()。因此，它每次都在重建模型。
我的问题是，每次使用新的超参数组合时都必须构建图形需要花费大量时间。有没有办法让事情变得更快？
如果我不使用tf.reset_default_graph()，我会收到有关冲突张量的错误。