Python 不同时期的训练时间差别很大
CPU培训： 83856/83856[=================================]-19749s 236ms/步 83856/83856[====================================]-7042s 84ms/步 等等 下一个纪元将比上一个纪元慢或快，有时快或慢10倍。 CPU使用率（以及线程数）也从90%变为10%。 在每个时代，CPU的使用都是稳定的 有人看到这个问题吗？有办法避免吗？或者至少有一些调试输出来解释为什么Keras/Tensorflow选择CPU负载在不同的时代之间不同Python 不同时期的训练时间差别很大,python,tensorflow,keras,Python,Tensorflow,Keras,CPU培训： 83856/83856[=================================]-19749s 236ms/步 83856/83856[====================================]-7042s 84ms/步 等等 下一个纪元将比上一个纪元慢或快，有时快或慢10倍。 CPU使用率（以及线程数）也从90%变为10%。 在每个时代，CPU的使用都是稳定的 有人看到这个问题吗？有办法避免吗？或者至少有一些调试输出来解释为什么Keras/Tensor