windows上的Tensorflow GPU（太慢）

我已经在windows7机器上安装了Tensorflow。Tensoflow可以识别GPU。这是程序的输出（其中没有任何打印调用）：

据我所知，Tensorflow找到GPU并在上面运行整个程序。问题是它比我的笔记本电脑慢。在TF主页上，有以下示例：我已经在

我的笔记本电脑：Intel Core i7 CPU 2.59 GHz 8GB RAM 在配备

Intel Xeon CPU E5-2670 0 2.6GHz CPU

和

NVIDIA GeForve GTX 980 Ti GPU

import tensorflow as tf 
with tf.device('/gpu:0'):# '/cpu:0'
    # Creates a graph.
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

结果如下： 我的笔记本电脑：

MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]
2017-05-12 10:54:26.235444: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\simple_placer.cc:841] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-05-12 10:54:26.235675: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\simple_placer.cc:841] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-05-12 10:54:26.235886: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\simple_placer.cc:841] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[Finished in 1.952s]

工作站CPU：

/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 980 Ti, pci bus id: 0000:83:00.0
MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]
[Finished in 2.924s]

工作站GPU：

/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 980 Ti, pci bus id: 0000:83:00.0
MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]
[Finished in 3.045s]

---

因此，我的问题是我在这里遗漏了什么，以及如何解决这个问题？

@Shadow我正在更新这个问题。我只是想指出，由于它和Xeon单元，它不能比我的核心i7慢@Shadow I“guess”单个精度是中的默认精度TF@Shadow无法回答您的问题，我猜是TF错误（发现类似问题）我现在正试图重新配置整个混乱局面：/你想知道为什么在GPU上一个2x3矩阵的多应用程序不能更快？不仅是小矩阵，而且我有一个6层的更大网络，笔记本电脑更快@我正在更新这个问题。我只是想指出，由于它和Xeon单元，它不能比我的核心i7慢@Shadow I“guess”单个精度是中的默认精度TF@Shadow无法回答您的问题，我猜是TF错误（发现类似问题）我现在正试图重新配置整个混乱局面：/你想知道为什么在GPU上一个2x3矩阵的多应用程序不能更快？不仅是小矩阵，而且我有一个6层的更大网络，笔记本电脑更快！

/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 980 Ti, pci bus id: 0000:83:00.0
MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]
[Finished in 3.045s]