keras用cpu加速_Keras在GPU上的训练性能比CPU慢

我几天前才开始学习深度学习。

我试图用一个由猫和狗的照片组成的数据集训练CNN。

但问题是训练过程花费了太长的CPU时间，而且我可以看到我的CPU利用率在训练期间没有明显提高。而且训练过程非常缓慢。我以为是因为CPU的缘故，所以我继续安装CUDA和TensorFlow gpu，TensorFlow gpu似乎是作为显卡出现在控制台上的。Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 4620 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce RTX 2060, pci bus id: 0000:1c:00.0, compute capability: 7.5)

但是在GPU上的训练速度似乎比在CPU上慢。

而且在训练模型时它占用了所有的GPU内存，但是GPU的利用率在训练时似乎很低。你们能看看我做错什么了吗？我怎样才能加快速度呢？

系统规格：

CPU:Ryzen 2700x

GPU:ZOTAC RTX 2060

内存：DDR4 16GB 3000兆赫

我使用的代码：

^{pr2}$

速度：20/8000 [..............................] - ETA: 10:47 - loss: 0.0269 - acc: 0.9906