我在Windows 10上通过Anaconda安装了TensorFlow和Keras。我使用的是Intel i7处理器。训练一个CSV文件中的4000个数据样本需要40分钟，我正在尝试对这些数据进行LSTM RNN预测分析。

使用CPU训练时，这样的编译时间是否正常？我们能否通过使用CPU或切换到GPU来加快速度？

回答：

是的，当你仅使用CPU进行训练时，这段时间看起来是合理的。如果你使用NVIDIA GPU，运行速度会快得多。

然而，你可能没有充分利用CPU的所有核心；如果使用了所有核心，速度可能会更快。你可以通过运行以下代码来更改TensorFlow使用的线程数：

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=NUM_THREADS))

如果你将线程数设置为CPU提供的线程数，运行速度应该会更快。