Tensorflowコードのみを使用すると、GPU使用率が80％を超え、温度が非常に上昇します。しかし、私がKersを使うと、使用率は15％に低下します。また、Kerasを使用してもGPUの最大クロックには達しません。モバイルGPU（ラップトップ）でKeras（Tensorflowバックエンド）を使用
私は980m、1070（ノートパソコン）と960mで試しましたが、同じ結果が得られました。 ANNとCNNはすべて同じ結果になります。
モバイル（ラップトップ）GPUでKersを使用するとGPUの使用率が低くなるのはなぜですか？ラップトップでKerasを使用する際に最大限のパフォーマンスを得るためには何ができますか？
Tensorflow 1.3にアップグレードすることがあります。 TF 1.3にはKerasが既に含まれており、ケラスを追加インストールする必要はありません。 kerasバージョンを使用するためには
はTFに含まれて次の操作を行います。解決たぶん代わりに
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, Dropout
の例えば 使用
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.models import Model
または
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.layers import Input, Conv2D, Dropout
を問題！
私はKerasで使用されているコマンドのいくつかがボトルネックを引き起こしているようだと思います。この問題は、バッチサイズを調整することによっていくらか解決されました。ご助力ありがとうございます。 – YorHa2B
あなたの質問は何ですか？ –
私はラップトップでケラスを使うときに最大の性能を得られないという問題を解決したい。 – YorHa2B
それは残念ながら、要因の根底にかかっています。あなたのラップトップのウィンドウやLinuxですか？どのバージョン？どのようにテンソルフローをインストールしましたか？ピップ？アナコンダコンドミニアム？アナコンダピップ？あなたはそれを自分でコンパイルしましたか？どのようにケラスをインストールしましたか？ （私は、ケラスのanacondaバージョンがtensorflow-gpuを無視し、独自の規則的なテンソルフローをインストールしていることに気がつきました。ケラスのpipバージョンはtensorflow-gpuを使用していますが、それはUbuntu 16.04でした。残念なことに、この質問に答えるのは簡単ではない、たくさんの価値があるsoooがあります。 –