预期性能提高从源代码构建tensorflow gpu

我有一个Dockerfile我为tensorflow对象检测API管道,这是目前使用intelpython3和康达的tensorflow gpu。我用它来运行像单镜头和更快的r-cnn模型。

我很好奇,如果麻烦需要改变简单的 conda install tensorflow-gpu 将构建tensorflow所需的所有东西从源代码添加到Dockerfile中,可以提高训练速度。我目前使用的服务器有:Intel Xeon E5-2687W v4 3.00 GHz,(4)Nvidia GTX 1080,128GB RAM,SSD。

我不需要任何基准(除非它们存在),但我真的不知道在这两者之间期望什么样的性能,所以任何估计都会非常感激。另外,如果有人不介意解释哪些部分的培训会看到优化与使用康达tensorflow gpu,这将是非常棒的。