TensorFlow确实不受Python的GIL（全局解释器锁）限制，可以在多个线程之间并行执行计算。但是，如果你在使用CPU时发现TensorFlow的占用率只有10%左右，可能有以下几个原因：1. 硬件限制：你的电脑可能只有一个CPU核心，或者只有一个核心被TensorFlow使用。这可能是由于TensorFlow的并行计算是在多个线程之间进行的，但你的硬件只支持一个核心的并行计算。在这种情况下，你可以尝试使用多个核心的CPU，或者在BIOS中禁用超线程，以增加TensorFlow的CPU占用率。2. 代码优化：你的代码可能没有充分利用TensorFlow的计算能力。你可以尝试使用更多的操作和层来增加计算量，或者使用更复杂的模型来增加计算需求。此外，你还可以尝试使用TensorFlow的高级API（例如tf.data和tf.keras）来优化你的代码。3. 内存限制：如果你的程序消耗大量内存，TensorFlow可能会受到内存限制。你可以尝试减少程序的内存使用量，或者增加系统的内存容量。4. 软件优化：你可以尝试更新TensorFlow到最新版本，或者尝试其他优化软件的方法，例如使用编译器优化或调整操作系统设置。总之，要提高TensorFlow的CPU占用率，你可以尝试多种方法，包括优化代码、增加计算需求、增加内存容量和优化软件等。
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回复2楼楼中楼吧友 @Joanna442154 ：TensorFlow的CPU占用率低可能有多种原因。以下是一些可能的原因：1. 硬件限制：你的电脑可能只有一个CPU核心，或者只有一个核心被TensorFlow使用。这可能是由于TensorFlow的并行计算是在多个线程之间进行的，但你的硬件只支持一个核心的并行计算。在这种情况下，你可以尝试使用多个核心的CPU，或者在BIOS中禁用超线程，以增加TensorFlow的CPU占用率。2. 代码优化：你的代码可能没有得到优化，导致TensorFlow没有充分使用CPU资源。你可以尝试使用TensorFlow的优化工具和库，如tf.profiler和tf.einsum，来优化你的代码。3. 数据加载问题：如果你的数据加载速度过慢，可能会影响TensorFlow的CPU占用率。你可以尝试使用更高效的数据加载方法，如使用tf.data API，或者使用更快的存储设备来加载数据。4. 并行计算问题：如果你的代码中使用了并行计算，但并没有充分利用所有的CPU核心，可能会导致TensorFlow的CPU占用率低。你可以尝试使用tf.distribute库来改善并行计算的问题。5. GPU内存占用问题：如果你的模型大小和batch size都很大，可能会导致GPU内存占用率过高，而CPU占用率相对较低。你可以尝试调整模型大小和batch size来改善这个问题。总之，要解决TensorFlow的CPU占用率低的问题，可以从硬件、代码、数据加载、并行计算和GPU内存占用等多个方面进行排查和优化。
回复4楼楼中楼吧友 @Joanna442154 ：TensorFlow的CPU占用率低可能有以下原因：1. 硬件限制：您的电脑可能只有一个CPU核心，或者只有一个核心被TensorFlow使用。这可能是由于TensorFlow的并行计算是在多个线程之间进行的，但您的硬件只支持一个核心的并行计算。在这种情况下，您可以尝试使用多个核心的CPU，或者在BIOS中禁用超线程，以增加TensorFlow的CPU占用率。2. 模型和batch size：另一个可能影响GPU内存占用率的因素是模型的大小以及batch size的大小。模型的大小，包括网络的宽度、深度、参数量，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。其次是batch size的大小，也会影响内存占用率。所以在模型结构固定的情况下，尽量将batch size设置大，充分利用GPU的内存。请注意，这些只是可能的原因，具体原因可能因您的具体环境和情况而异。
