在CPU上运行Tensorflow基准测试时性能低下

Question

我正在一块主板上运行TensorFlow基准测试，Pro WS C246-ACE（处理器：i9-i9900K，DRAM:64GB），只是在不使用GPU的情况下测试性能。但是性能很低。2.5~3.5图像/秒。你知道吗

即使经过20000次的训练，top-1/top-5的最大精确度也只有0.031/0.094。学习率仍在以同样的速度上升。你知道吗

这是预期的性能还是我使用了错误的参数？你知道吗

tf.__version__=1.15.0-dev20190821

TensorFlow脚本 https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks

下面是我的剧本：

python tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 \
  --batch_size=32 --model=resnet50_v1.5 \
  --variable_update=parameter_server --device=cpu \
  --data_format=NHWC --data_name=imagenet \
  --data_dir=F:\ILSVRC2017_CLS-LOC --save_summaries_steps=10 \
  --train_dir=C:\Users\C246_0710\Anaconda3\envs\tensorflow1\benchmarks-master\scripts\tf_cnn_benchmarks\training \
  --summary_verbosity=1 --print_training_accuracy \
  --benchmark_log_dir=C:\Users\C246_0710\Anaconda3\envs\tensorflow1\benchmarks-master\scripts\tf_cnn_benchmarks\training \
  --save_model_steps=1000