tensorflow训练速度慢，是否停止在gpu上运行？

我在tensorflow公司经营cifar_火车项目。该教程说，它在几个小时后达到了86%的最高性能。我试着在我的笔记本电脑上运行这个，大约4天后它仍然在训练。我想知道我是否误读了教程，以为它会在几个小时后完成，或者这是当时的准确性。此外，我还通过加力功能查看了我的gpu使用情况，当我开始使用它时，它的使用率约为30-40%，但在通宵查看后，gpu的使用率为0，cpu的使用率为100%。这正常吗？

因此，仔细考虑后，我认为在模型达到“峰值”精度的几个小时后，会发生什么情况，因为继续训练不会有多大帮助，但它会继续运行100000步。我说的对吗？是的，它将在所有迭代中保持运行。你可以检查你的精度是多少（看看它的~86%），或者绘制精度与迭代次数的关系图，看看图表是否在某个点上稳定下来。所以在思考之后，我认为发生的事情是在模型达到“峰值”精度的数小时后，继续训练不会有多大帮助，但是，它将继续运行100000个步骤。我说的对吗？是的，它将在所有迭代中保持运行。你可以检查你的精度是多少（看看它的~86%），或者绘制精度与迭代次数的关系图，看看图表是否在某一点稳定下来