将tf.GradientTape应用于具有低gpu效用的梯度下降

Question

下面的代码使用梯度下降来计算最小值y=x^2。但是，它与167Mib gpu内存和0% gpu实用程序一起运行。

import numpy as np
import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.constant(3.0)
for _ in range(10000):
    with tf.GradientTape() as g:
        g.watch(x)
        y = x * x
    dy_dx = g.gradient(y, x)
    x -= dy_dx * 0.001
print(x.eval())

我期望一个非零的gpu实用程序。那么这段代码有什么问题吗？

平台信息：

• gpu：GeForce GTX 1080
• cuda 9.0
• python 3.5.2
• tensorflow 1.12.0