即使使用keras fit_generator方法，GPU性能仍然很慢。

即使使用Keras的fit_generator方法，GPU性能仍然很慢可能由以下原因引起：

1. 数据读取和预处理：在使用fit_generator方法时，数据是动态生成的，如果数据读取和预处理的过程比较耗时，会导致GPU计算等待数据的时间增加，从而降低GPU的利用率。可以考虑对数据读取和预处理进行优化，例如使用更高效的数据加载方式、并行处理等。
2. 模型结构和复杂度：模型结构和复杂度会影响GPU的计算性能。如果模型过于复杂，包含大量参数和计算层，会增加GPU的计算负载，导致性能下降。可以考虑简化模型结构或者使用更适合GPU计算的模型。
3. GPU资源配置：GPU性能受限于资源配置，如果GPU的计算资源不足以满足模型的计算需求，性能就会下降。可以尝试增加GPU的数量或者使用更高性能的GPU。
4. 其他因素：除了上述因素外，还有可能存在其他因素导致GPU性能下降，例如系统配置不当、驱动版本不兼容等。可以检查系统配置和驱动版本，并根据需要进行调整和更新。

对于GPU性能慢的问题，可以尝试以下优化方案：

1. 使用更高效的数据加载方式，例如使用TFRecord格式的数据集，或者使用数据预加载技术，将数据提前加载到GPU内存中，减少数据读取时间。
2. 减少模型的复杂度，可以尝试减少模型层数、减少参数量等，以降低GPU计算负载。
3. 使用混合精度训练技术，例如使用半精度浮点数（FP16）进行训练，可以减少内存占用和计算量，提升GPU性能。
4. 调整GPU资源配置，可以尝试增加GPU数量或者使用更高性能的GPU。

腾讯云提供了一系列与GPU计算相关的产品和服务，如GPU云服务器、弹性GPU、GPU容器服务等，您可以根据实际需求选择适合的产品。具体产品介绍和使用方法，请参考腾讯云官方文档：

• GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm-gpu
• 弹性GPU：https://cloud.tencent.com/product/ecg
• GPU容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke-gpu

请注意，以上答案仅供参考，实际优化方法需要根据具体情况进行调整和尝试。