深度学习代码运行太慢了

深度学习模型的训练是非常耗时的，尤其是在处理大规模数据时，通常需要使用GPU等加速设备来提高运算速度。另外，还有一些常见的优化方法可以加速模型训练，例如：
1. 使用批量归一化（Batch Normalization）来加速收敛。
2. 使用分布式训练方法来加速模型训练。
3. 对输入数据进行预处理和数据增强，以减少网络的计算量。
4. 对网络结构进行优化，例如使用深度可分离卷积等轻量级网络结构。
5. 使用半精度浮点数计算（Mixed-Precision Training）来加速运算。

如果你的代码运行太慢，可以尝试使用上述方法进行优化。此外，还可以考虑使用一些深度学习框架提供的性能优化工具和技巧，例如TensorFlow、PyTorch等框架都提供了相关的工具和技巧。