【发布时间】：2017-05-10 08:06:48
【问题描述】：
我正在使用 NVIDIA Tesla P40 来训练分类模型。我用tensorflow的bidirectional_dynamic_rnn搭建了bi-lstm网络，训练效率太差，只占用了30%左右的计算资源，速度甚至不比使用45个逻辑核的CPU快。能否帮忙给点建议，充分利用GPU计算资源，或者说明原因？？？？
【问题讨论】：
标签： tensorflow gpu
【发布时间】：2017-05-10 08:06:48
【问题描述】：
第一个提示：尝试增加batch_size。它将增加并行使用的数据量，从而减少 I/O 时间。
请注意，它将需要更多 GPU 内存，因此您必须对其进行调整以避免内存不足错误。
【讨论】：
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一点帮助~~~
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嗯，你是什么意思？