如何通过Tensorflow在仅使用CPU的情况下优化CPU性能以替代GPU？

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之前的文章介绍了使用TensorFlow的object detection API训练MobileNetV2-SSDLite，但随后发现训练时没有利用到GPU，反而CPU占用率极高，导致性能不佳。出现Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'等类似警告。经过调整后，提升了性能。

之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite，然后发现训练的时候没有利用到GPU，反而CPU占用率贼高（可能会有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之类的警告）。经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道问题所在之后就好办了。