在Keras中，每个model.fit()的CPU使用率和训练开始前的时间都在增加

在Keras中，每个model.fit()的CPU使用率和训练开始前的时间都在增加的原因可能有以下几个方面：

1. 数据加载和预处理：在训练开始前，模型需要加载训练数据并进行预处理。这包括读取数据集、进行数据清洗、归一化、图像增强等操作。这些操作可能会占用一定的CPU资源和时间。
2. 模型编译：在调用model.fit()之前，通常需要先对模型进行编译，包括指定优化器、损失函数、评估指标等。模型编译过程中可能会进行一些计算和初始化操作，导致CPU使用率和时间增加。
3. 训练过程中的计算：model.fit()是用于模型训练的函数，它会根据指定的训练数据进行前向传播、反向传播和参数更新等计算。这些计算过程通常会占用大量的CPU资源和时间。
4. 批量训练：model.fit()通常是以批量的方式进行训练的，即每次迭代使用一小批数据进行训练。这意味着在每个训练步骤中，模型需要对一批数据进行计算，这会增加CPU的使用率和训练时间。

为了提高训练效率和减少训练时间，可以考虑以下优化措施：

1. 使用GPU加速：Keras支持在GPU上进行模型训练，通过使用GPU可以显著加快训练速度。可以使用TensorFlow的GPU版本或者安装CUDA和cuDNN来启用GPU加速。
2. 数据预处理优化：可以尝试使用更高效的数据预处理方法，如使用生成器(generator)来动态加载和处理数据，避免一次性加载所有数据。
3. 批量大小调整：调整model.fit()中的批量大小(batch size)，可以根据硬件资源和模型复杂度进行调整，以获得更好的训练效果和速度。
4. 模型结构优化：优化模型的结构和参数设置，可以减少训练过程中的计算量和内存占用，从而提高训练速度。
5. 分布式训练：对于大规模的数据和复杂的模型，可以考虑使用分布式训练框架，如TensorFlow的分布式训练功能，以利用多台机器的计算资源进行并行训练。

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