jupyter notebook中模型训练慢

在Jupyter Notebook中，模型训练速度变慢可能有以下几个原因：

1. **数据集大小**：如果处理的数据集非常大，读取、预处理以及存储时间都会增加训练时间。
2. **计算资源限制**：如果你使用的笔记本性能有限，如CPU核心数较少、内存不足或GPU加速不充分，这会严重影响模型的训练速度。
3. **模型复杂度**：复杂的深度学习模型通常需要更多时间和计算资源去训练，特别是那些包含大量层或参数的模型。
4. **超参数调整不当**：未优化的超参数设置可能导致训练过程迭代次数过多或者收敛速度慢。
5. **批量大小**：虽然大批量训练可以在一定程度上减少计算开销，但如果超过硬件的处理能力，可能会导致内存溢出，从而降低效率。
6. **并行计算利用不足**：如果你的环境支持并行计算（如多核CPU或多GPU），但是没有充分利用这些资源，训练速度也会受到影响。

解决策略包括：
- 使用更高效的数据读取工具（如Dask库处理大数据）
- 调整模型架构和参数，选择更适合任务的模型
- 分批或分布式训练，利用多核或外部设备加速
- 对于长时间运行的任务，考虑使用Jupyter的后台运行功能