小编Mol*_*ang的帖子

在训练数据期间，我的GPU利用率约为40％，并且我清楚地看到，基于tensorflow分析器，有一项数据复制操作正在占用大量时间（请参见附图）。我假设“ MEMCPYHtoD”选项正在将批处理从CPU复制到GPU，并且阻止了GPU的使用。是否有将数据预取到GPU的方法？还是我没有看到其他问题？

这是数据集的代码：

X_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, data.train.X.shape)
y_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, data.train.y[label].shape)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"X": X_placeholder, 
                                              "y": y_placeholder})
dataset = dataset.repeat(1000)
dataset = dataset.batch(1000)
dataset = dataset.prefetch(2)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_element = iterator.get_next()