TensorFlow 2.2.0-rc3训练性能下降问题求助

我之前在升级TensorFlow版本时也碰到过类似的训练性能骤降问题，结合你的环境配置，给你几个具体的排查方向：

• 确认TF版本与CUDA/cuDNN的兼容性
  TF的RC版本（候选发布版）在硬件适配上有时候不如正式版稳定，你可以核对tensorflow-gpu==2.2.0-rc3官方指定的CUDA和cuDNN版本。虽然CUDA10.1是TF2.2正式版的推荐版本，但rc3可能对cuDNN的小版本有更严格的要求，比如是否需要cuDNN7.6.5以上的特定子版本？建议确认官方兼容矩阵，避免版本不匹配导致的性能损耗。

• 排查Python 3.8的适配问题
  Python3.8在TF2.2发布初期属于较新的版本，TF对它的底层算子优化可能还不够完善。你可以用nvidia-smi实时监控训练时的GPU使用率、显存占用，再结合TensorBoard的Profile功能（运行tensorboard --logdir=./logs查看），看看是不是存在GPU利用率偏低、内核等待时间过长的情况。如果是Python版本适配的问题，暂时回退到Python3.7.6再测试，对比分数差异。

• 检查ai-benchmark的测试逻辑差异
  不同TF版本的默认训练策略可能有变化，比如TF2.2默认开启的混合精度、XLA编译等特性，是否和TF2.0的默认设置不一致？而ai-benchmark可能没有针对新TF版本调整测试参数。你可以手动对比两次测试的训练脚本细节，比如batch size、优化器配置、是否启用自动混合精度（tf.keras.mixed_precision.experimental.set_policy('mixed_float16')），确保测试条件一致。另外，检查ai-benchmark是否有更新到适配TF2.2的版本，旧版本的基准测试可能在新环境下表现异常。

• 尝试升级到TF2.2正式版
  RC版本通常会存在一些未修复的性能bug，正式版发布时会针对性优化。建议卸载当前的rc版本，安装tensorflow-gpu==2.2.0正式版，再重新运行ai-benchmark，看看训练分数是否回升。

• 验证GPU驱动版本
  CUDA10.1要求GPU驱动版本至少为418.39，确保你的驱动是符合要求的最新稳定版。旧驱动可能无法充分发挥新TF版本的性能，甚至出现兼容性问题，导致训练速度变慢。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Scott Teige