如何解决使用 GPU 与 Keras 进行强化学习
我正在使用 this 代码（请原谅它的混乱）在我的 cpu 上运行。我有一个我自己创建的自定义 RL 环境，我正在使用 DQN 代理。
但是当我在 GPU 上运行这段代码时，它并没有使用太多，实际上它比我的 cpu 慢。
这是 nvidia-smi 的输出。如您所见，我的进程在 GPU 上运行，但速度比我预期的要慢得多。
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| NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82 CUDA Version: 10.2 |
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| 0 TITAN Xp Off | 00000000:00:05.0 Off | N/A |
| 23% 37C P2 60W / 250W | 11619MiB / 12196MiB | 0% Default |
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| 1 TITAN Xp Off | 00000000:00:06.0 Off | N/A |
| 23% 29C P8 9W / 250W | 157MiB / 12196MiB | 0% Default |
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| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
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| 0 25540 C python3 11609MiB |
| 1 25540 C python3 147MiB |
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PS：请注意，我有两个 GPU，并且我的进程在这两个 GPU 上运行。即使我使用两个 GPU 中的任何一个，问题是我的 GPU 没有被使用，而且速度比 GPU 慢，所以两个 GPU 不是问题
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