为什么Tensorflow GPU在创建模型和训练模型时比CPU版本要慢得多？

TensorFlow GPU在创建模型和训练模型时比CPU版本要慢得多的原因主要有以下几点：

1. 并行计算能力：GPU（图形处理器）相比于CPU（中央处理器）具有更强大的并行计算能力。GPU拥有大量的计算核心，可以同时执行多个计算任务，而CPU的计算核心数量相对较少。在深度学习模型的训练过程中，涉及大量的矩阵运算和张量操作，这些操作可以被高效地并行计算，从而加快模型训练速度。
2. 浮点运算性能：GPU在浮点运算方面的性能远远超过CPU。深度学习模型中的大部分计算都是浮点运算，而GPU在浮点运算方面具有更高的吞吐量和更低的延迟，能够更快地完成计算任务。
3. 内存带宽：GPU拥有更高的内存带宽，可以更快地读取和写入数据。在深度学习模型的训练过程中，需要频繁地读取和写入大量的数据，GPU的高内存带宽可以显著提升数据传输速度，从而加快模型训练速度。
4. 深度学习框架优化：TensorFlow是一个针对深度学习任务进行优化的开源框架，其GPU版本针对GPU硬件进行了优化，利用了GPU的并行计算能力和浮点运算性能，从而提高了模型训练的效率。相比之下，CPU版本的TensorFlow主要针对CPU硬件进行了优化，无法充分发挥GPU的计算能力。

综上所述，TensorFlow GPU在创建模型和训练模型时比CPU版本要慢得多的原因是因为GPU具有更强大的并行计算能力、更高的浮点运算性能和更高的内存带宽，并且TensorFlow GPU版本针对GPU硬件进行了优化，能够更高效地执行深度学习任务。