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TensorFlow的Estimator因CPU使用率低而冻结

TensorFlow的Estimator是一个高级API，用于简化TensorFlow模型的训练、评估和推理过程。它提供了一种更加抽象和易于使用的方式来构建机器学习模型。

Estimator的CPU使用率低而冻结可能是由于以下原因之一：

  1. 数据加载和预处理：Estimator在训练过程中可能需要加载和预处理大量的数据。如果数据加载和预处理的过程比较耗时，那么CPU使用率可能会较低。可以通过优化数据加载和预处理的代码，使用多线程或异步加载等技术来提高CPU使用率。
  2. 模型复杂度：如果Estimator使用的模型非常复杂，例如具有大量的层和参数，那么模型的计算量可能会非常大，导致CPU使用率较低。可以考虑优化模型结构，减少参数数量或使用更高效的算法来提高CPU使用率。
  3. 计算资源配置不合理：Estimator的CPU使用率也可能受到计算资源配置的影响。如果分配给Estimator的计算资源较少，例如CPU核心数较少，那么CPU使用率可能会较低。可以通过增加计算资源的配置来提高CPU使用率。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能需要根据实际情况进行调整和优化。

相关搜索:Keras中的CPU与GPU使用率(Tensorflow 2.1)监控到本地主机连接的低cpu使用率方法在训练模型时，CPU使用率较高，而GPU使用率较低。我安装了CUDA和tensorflow-gpuTensorFlow图形处理器版本，而不是Pycharm中的CPU版本DirectShow (C#)、预览速度和CPU使用率随着时间的推移而下降谷歌计算引擎上的E2 CPU使用率随着时间的推移而上升java(“s+”)java里t什么意思java字符串/ %java里面/r/n
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