【发布时间】：2020-09-12 19:01:17
【问题描述】：
我读到 keras 会自动使用我 cpu 中的所有可用内核。 但我的似乎没有这样做。 我使用谷歌平台的 Jupyter 笔记本。 我试过8核、16核和32核的虚拟机。 但是训练速度是一样的（或者至少我看不出有什么区别）。 我想知道如何使用所有 cpu 核心来训练模型？
【问题讨论】：
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你的结果确实not意味着没有使用多核，这意味着计算不是瓶颈。
标签： tensorflow keras
【发布时间】：2020-09-12 19:01:17
【问题描述】：
- GPU 有 10^3 个内核。这是 CPU 的 100 倍。
- 与 CPU 相比，这些内核之间的带宽更大更快
- 它们还具有更快、更大的内存来存储数据和中间结果。
对 CPU 进行 x2、x4 甚至 x10 升级不会产生显着的改进。
【讨论】：