模型训练时 cpu 利用率高,gpu 利用率低
在模型训练过程中遇到 cpu 利用率高而 gpu 利用率低的现象,这可能由以下原因引起:
- gpu 配置问题
确认 cuda 和 pytorch 版本是否正确,并尝试使用以下代码检查 gpu 是否已正确配置:
import torch print(torch.cuda.is_avAIlable())
登录后复制
如果输出为 false,则表示 gpu 配置失败。
- 未指定 cuda 设备
在加载模型时,可以使用 to(device) 方法将模型移动到指定设备上。如果未指定设备,模型将默认使用 cpu。
- 代码自身问题
如果 gpu 已正确配置并指定,则可能与代码有关。检查代码中是否使用了多线程或多进程,因为这可能会导致 cpu 利用率升高。尝试减少线程或进程的数量以降低 cpu 利用率。
- 批大小问题
批大小是影响 gpu 利用率的重要因素。使用较小的批大小可能会导致 gpu 利用率过低。尝试增大批大小以充分利用 gpu 内存并提高利用率。
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
【小浪云服务商 - 服务器12元起 - 挂机宝5元起】
THE END
暂无评论内容