Tensorflow のトレーニング中に GPU の使用率が非常に低い 質問する

私は、Udacity ディープラーニング コースの課題の一部である 10 クラスの画像分類タスク用に、単純な多層パーセプトロンをトレーニングしようとしています。より正確に言うと、このタスクは、さまざまなフォントからレンダリングされた文字を分類することです (データセットは notMNIST と呼ばれます)。

最終的にできたコードはかなりシンプルに見えますが、トレーニング中は GPU の使用率が常に非常に低くなります。GPU-Z で負荷を測定すると、わずか 25 ～ 30% と表示されます。

現在のコードは次のとおりです:

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    tf.set_random_seed(52)

    # dataset definition
    dataset = Dataset.from_tensor_slices({'x': train_data, 'y': train_labels})
    dataset = dataset.shuffle(buffer_size=20000)
    dataset = dataset.batch(128)
    iterator = dataset.make_initializable_iterator()
    sample = iterator.get_next()
    x = sample['x']
    y = sample['y']

    # actual computation graph
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
    is_training = tf.placeholder(tf.bool, name='is_training')

    fc1 = dense_batch_relu_dropout(x, 1024, is_training, keep_prob, 'fc1')
    fc2 = dense_batch_relu_dropout(fc1, 300, is_training, keep_prob, 'fc2')
    fc3 = dense_batch_relu_dropout(fc2, 50, is_training, keep_prob, 'fc3')
    logits = dense(fc3, NUM_CLASSES, 'logits')

    with tf.name_scope('accuracy'):
        accuracy = tf.reduce_mean(
            tf.cast(tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(logits, 1)), tf.float32),
        )
        accuracy_percent = 100 * accuracy

    with tf.name_scope('loss'):
        loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))

    update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
    with tf.control_dependencies(update_ops):
        # ensures that we execute the update_ops before performing the train_op
        # needed for batch normalization (apparently)
        train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3, epsilon=1e-3).minimize(loss)

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    step = 0
    epoch = 0
    while True:
        sess.run(iterator.initializer, feed_dict={})
        while True:
            step += 1
            try:
                sess.run(train_op, feed_dict={keep_prob: 0.5, is_training: True})
            except tf.errors.OutOfRangeError:
                logger.info('End of epoch #%d', epoch)
                break

        # end of epoch
        train_l, train_ac = sess.run(
            [loss, accuracy_percent],
            feed_dict={x: train_data, y: train_labels, keep_prob: 1, is_training: False},
        )
        test_l, test_ac = sess.run(
            [loss, accuracy_percent],
            feed_dict={x: test_data, y: test_labels, keep_prob: 1, is_training: False},
        )
        logger.info('Train loss: %f, train accuracy: %.2f%%', train_l, train_ac)
        logger.info('Test loss: %f, test accuracy: %.2f%%', test_l, test_ac)

        epoch += 1