在windows上使用tensorflow时，GPU大部分时间都处于空闲状态

在Windows上使用TensorFlow时，GPU大部分时间都处于空闲状态可能是由于以下几个原因：

1. 缺少GPU支持：首先要确保你的计算机配置了兼容的GPU，并且已经安装了相应的GPU驱动程序。TensorFlow需要使用CUDA和cuDNN来加速GPU计算，因此需要安装相应的CUDA和cuDNN版本，并且配置好环境变量。
2. 未启用GPU支持：默认情况下，TensorFlow会自动选择使用CPU进行计算。要启用GPU支持，需要在代码中进行相应的配置。可以使用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检查是否正确识别到了GPU设备。如果没有识别到GPU设备，可以尝试重新安装TensorFlow并确保正确配置了GPU支持。
3. 数据量较小：如果你的数据量较小，GPU可能无法充分发挥其计算能力。在小规模数据集上，CPU的计算速度可能与GPU相当甚至更快，因此GPU可能会处于空闲状态。可以尝试增加数据量或者调整模型复杂度，以充分利用GPU的计算能力。
4. 模型设计不合理：如果模型设计不合理，例如层次结构太浅或者参数设置不当，可能导致GPU计算时间较短，大部分时间处于空闲状态。可以尝试优化模型结构和参数设置，以提高GPU的利用率。

总结起来，要充分利用GPU进行计算，需要确保正确配置了GPU支持，数据量足够大，并且模型设计合理。如果以上都没有问题，仍然存在GPU空闲的情况，可以考虑使用TensorBoard等工具进行性能分析，找出瓶颈所在，并进行相应的优化。