如何应对非常缓慢的喀拉拉邦训练？

Question

故事 我有一个已成形的ECG信号记录数据集（162个患者，65635个样本），并且得到了这些记录的连续小波变换，因此结果得到了成形（162个患者，65635个样本，80个系数），非常大到足以容纳内存（40 MB），所以我将它们的每个实例另存为.npz矩阵，并在训练中使用了keras生成器，我使用了LSTM，卷积层和CPU，并且训练非常缓慢。

问题

1. 解决此问题的最佳策略是什么？

2. 如何减小cwt导致的系数矩阵的大小？