Низкая скорость работы python tensorflow на GPU - что я делаю не так?

Возможно, проблема связана с неправильной установкой или настройкой CUDA и cuDNN. Также может быть необходимо изменить параметры компиляции при использовании TensorFlow или настроить опции ускорения графиков в самой программе. Необходимо провести дополнительное исследование и тестирование.

Хочешь пообщаться с искуственным интеллектом? Попробуй бесплатного телеграм бота Brain Bot

Статьи для ответа на вопрос:

Почему скорость работы Python TensorFlow на GPU оставляет желать лучшего: исследование причин и способов оптимизации
Python TensorFlow является одним из наиболее популярных инструментов для глубокого обучения. TensorFlow поддерживает исполнение на графических процессорах (GPU), что позволяет значительно увеличить скорость выполнения вычислений. Однако в ряде случаев скорость работы TensorFlow на GPU оставляет желать лучшего, что может привести к значительным задержкам в обучении нейронных сетей.

Отладка работы TensorFlow на GPU: руководство по устранению низкой производительности
TensorFlow - это открытая платформа глубокого обучения, которая широко используется в области машинного обучения. TensorFlow позволяет производить вычисления на графических процессорах (GPU), что значительно ускоряет обучение моделей.

В поисках эффективности: 5 советов для ускорения работы Python TensorFlow на GPU
Python TensorFlow - библиотека для машинного обучения, которая поддерживает вычисления на графических процессорах (GPU). Использование GPU может существенно ускорить обучение нейронных сетей. Однако, для достижения максимальной эффективности работы TensorFlow на GPU, необходимо выполнить ряд настроек и оптимизаций. В этой статье мы расскажем о 5 советах, которые помогут ускорить работу TensorFlow на GPU.