DataFeederというニューラルネットをトレーニングするのは少し遅いです（h5ファイルから非連続データを読み込むため）。そのため、GPUはアイドル状態（GPU-Utilは0％）の半分のアイドル状態になります。テンソルフローまたはskflowを使用したキュー入力データ
TensorFlowまたはskflowのいずれかで、このボトルネックを回避するために、複数のDataFeederを並行して実行する方法はありますか？
Tensorflowは、並行して（およびC++で）データを読み取りキューに入れることができるreader libraryです。これは、あなたが話しているボトルネックを取り除くはずです。
私たちは現在、（今週/来週）tf.learn（skflowの新しい名前）にサポートを追加して使いやすくしています。あなたは、データを読者がサポートしているフォーマットの1つに変換する必要があります（固定lenベクトル、例proto）。
自分で動作させたい場合は、input_builderファンクションのリーダーライブラリのopsを使用し、get_feed_dict_fnのno-opを返す別のDataFeederを作成できます。