keras深度学习慢度-使用Python Chollet进行深度学习的IMDB数据集示例

Question

我在使用keras时遇到问题，导致我的处理器在处理示例时似乎陷入困境。

例如，在IMDB数据集中（如果有人知道本书，则Chollet用Python进行深度学习中的练习3.4.1），运行脚本：

import keras
from keras.datasets import imdb    
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = 
    imdb.load_data(num_words=10000)

产生类似于以下内容的输出：

[=====>...] - ETA: 59s✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓16105472/17464789

随着数字的增加并逐渐趋于完善，更新速度越来越慢。

我以为我安装的keras / Tensorflow / CUDA / cuDNN应该受到指责，但是如果您知道有什么明显的方法可以解决该问题，我很好奇。

运行Ubuntu Linux，NVIDIA GTX 1080，Keras / Tensorflow（GPU）/ CUDA，cuDNN（也许，假设我正确安装了所有可能不正确的东西）。

谢谢！