GPU训练模型时，CPU利用率过高怎么办？

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gpu模型训练时cpu利用率过高

问题描述

在使用gpu训练模型时，任务管理器显示显卡利用率较低，而cpu利用率却很高。

解决方案

1. 检查gpu配置

① 测试cuda可用性

import torch
print(torch.cuda.is_available())

若输出为false，则cuda未正确配置。

② 指定gpu设备

import torch
device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
from torchvision.models import ResNet
ResNet(......).to(device)

2. 检查代码

① 避免多线程/进程

如果代码中开启了多线程或多进程进行数据处理或画图，则cpu利用率会显着增加。建议减少这些操作或降低线程/进程数。

② 增大batch size

增大批处理大小可以提高gpu利用率。这将占用更多显存，减少因显存不足造成的gpu闲置问题。

好了，本文到此结束，带大家了解了《GPU训练模型时，CPU利用率过高怎么办？》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！