Tensorflow可以在没有安装任何GPU的情况下在CPU上工作。
在Ubuntu系统上训练以下keras模型时，以下安装是否会提高Tensorflow的性能？

1). No Nvidia GPU installed.
2). Install the Nvidia CUDNN library on Ubuntu system.
3). Intel CPU with MKLDNN enabled.

对于此keras型号：
https://www.tensorflow.org/quantum/tutorials/mnist

def create_classical_model():
    # A simple model based off LeNet from https://keras.io/examples/mnist_cnn/
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, [3, 3], activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, [3, 3], activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
    return model

model = create_classical_model()
model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

我刚在Ubuntu上安装了CUDNN library，并启用了MKLDNN，CUDNN library是否使Tensorflow更好地适用于上述型号？