Question

我最终使用Google合作实验室来学习机器学习。我使用的是带有tensorflow的keras作为后端，我的计算机在每个纪元下使用相同的代码，持续时间为14s。使用加速器gpu进行合作时，每个时期的持续时间为14s。

我在网上发现了显示gpu内存的代码，结果是： GPU免费：11GB CPU内存：12GB

人流显示device(0): GPU

我的代码很简单：

model = Sequential()
#convolution    
model.add( Conv2D(6, 2, input_shape=(28, 28, 1) ) )
model.add( Activation('relu') )

#polling
model.add( MaxPool2D(2) )

model.add( Flatten() )

model.add( Dense(10) )
model.add( Activation('softmax'))

model.compile(...)
model.fit(...)

使用CPU进行协作：每个时期约16秒
使用GPU的协作：每个时期约13秒
我的电脑（cpu）：每个时期约14秒

数据集有60000个样本（MNIST）。有什么办法可以解决这种性能下降的问题？

Google Colab性能非常低

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