Keras 2.1.4 + TensorFlow 1.5.0比K 2.1.3 + TF 1.4.1慢50倍

Question

我最近从Keras 2.1.3 + TensorFlow 1.4.1升级到Keras 2.1.4 + TensorFlow 1.5.0。现在，在同一数据上训练相同的模型需要花费50倍的时间。

我的环境：

{% with ['images/640px-Waaah.jpg', 'images/Crying_Baby.jpg']|random as crying_baby %}
  <img src="{% static crying_baby %}"/>
{% endwith %}

相同数据，相同型号。培训现在需要更长时间。一个时代：

Arch: x86_64
OS: Debian Stretch
Python: 3.6.4
Packages are managed by conda 4.5.0
TensorFlow is CPU-only
Model is Embedding->LSTM->FC for text classification

任何暗示为什么？

更新04/02/2018：

1. 使用CPU优化编译TensorFlow 1.5.1并使用Keras 2.1.5将其安装在conda环境中。得到了同样缓慢的表现。
2. 升级到TensorFlow 1.6.0和Keras 1.5.0。两者都是linux-64的anaconda软件包。现在性能更差，比TF 1.4.1慢约100倍。