在训练模型时，CPU使用率较高，而GPU使用率较低。我安装了CUDA和tensorflow-gpu

在训练模型时，CPU使用率较高，而GPU使用率较低的情况可能是由于以下几个原因：

1. 并行计算能力：GPU相比于CPU具有更强大的并行计算能力，适合处理大规模的并行计算任务。然而，并不是所有的模型训练过程都能够充分利用GPU的并行计算能力，导致GPU使用率较低。
2. 模型复杂度：如果模型相对简单，参数较少，或者数据集较小，那么GPU的并行计算能力可能无法得到充分利用，导致GPU使用率较低。
3. 数据传输瓶颈：在模型训练过程中，数据需要从主存储器传输到GPU显存中进行计算。如果数据传输的速度较慢，可能会导致GPU计算等待数据传输完成，从而降低GPU使用率。

为了提高GPU使用率，可以考虑以下几个方面的优化：

1. 模型设计优化：尽量设计更复杂的模型，增加模型参数和计算量，以充分利用GPU的并行计算能力。
2. 批量处理：通过增加每次训练的批量大小，可以提高GPU的利用率。较大的批量大小可以减少数据传输次数，从而减少GPU等待数据传输的时间。
3. 数据预处理：对数据进行预处理，如数据归一化、数据压缩等，可以减少数据传输的时间，提高GPU的利用率。
4. 异步计算：使用异步计算的方式，可以在GPU进行计算的同时，进行数据传输和模型参数更新，提高GPU的利用率。
5. 使用更适合GPU的模型：有些模型更适合在GPU上进行训练，如深度学习模型。对于一些不适合在GPU上进行训练的模型，可以考虑使用CPU进行训练。

对于安装了CUDA和tensorflow-gpu的情况，可以通过以下方式来确保GPU被正确地使用：

1. 确认CUDA和tensorflow-gpu的版本兼容性，确保安装的CUDA版本与tensorflow-gpu所需的CUDA版本匹配。
2. 确认显卡驱动程序已正确安装，并且与CUDA版本兼容。
3. 在tensorflow代码中，使用合适的设备指定方式，如with tf.device('/gpu:0'):来指定使用GPU进行计算。
4. 确认模型的计算图中的操作被正确地分配到GPU上执行，可以通过tf.debugging.set_log_device_placement(True)来打印计算图中操作的分配情况。
5. 确认输入数据被正确地传输到GPU显存中，可以使用tensorflow的数据读取和预处理函数，如tf.data.Dataset来管理数据输入。

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