如何更快地运行lstm算法以将结果发送到客户端

Question

我有大约100个数据集，每个数据集大约有3000个项目，我想在接下来的2个月中使用lstm算法获得预测，并为每个数据集使用最后300个项目，之后我希望从客户端触发此预测（并非针对所有数据集）仅1个数据集）。当用户希望看到一些预测时，客户端将作为参数名称数据集发送，而python脚本运行lstm算法并为1个数据集创建一些预测并发送给客户端。我的senario就是这样，但是当我运行这个python脚本，需要很长时间才能工作。我需要更快地运行它。您有什么建议也可以更改我的senario。但最重要的一点是，我需要在几分钟内向客户端显示一些预测1个数据集。我欢迎各种建议。谢谢

Answer 1

您可以做的一件事是使用numpy数组，它们在处理大型内存块方面比标准python列表要快得多。

import numpy as np

numpy documentation can be found here