深度学习训练中 GPU 利用率低，CPU 占用率高：如何解决？

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用 gpu 训练模型时 cpu 占用率高：探究并解决

问题描述：

在训练深度学习模型时，虽然已确认 gpu 和 pytorch 版本正确，但 gpu 利用率却很低，而 cpu 利用率却很高。原因何在？

解决方案：

以下列举了几种可能原因和解决方案：

1. gpu 未正确配置

尝试运行以下代码检查 gpu 是否配置成功：

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

如果输出为 false，则表示 gpu 未配置好。

2. 未指定 cuda 设备

确保在代码中指定了要使用的 cuda 设备，例如：

import torch
device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

然后将模型移动到指定设备：

ResNet(......).to(device)

3. 代码自身问题

如果上述步骤无效，则可能是代码中有其他问题导致 cpu 占用率高，例如：

• 开启了多线程或多进程进行数据处理或其他任务，导致 cpu 占用率升高。
• 代码中存在其他耗费 cpu 的计算。

降低 cpu 占用率的建议：

• 减少代码中的多线程或多进程数量，但会牺牲速度。
• 优化代码，减少耗费 cpu 的计算。
• 对于深度学习模型训练来说，cpu 占用率较高是正常的。
• 尝试增大批次大小以充分利用 gpu 内存，从而降低 gpu 利用率。

到这里，我们也就讲完了《深度学习训练中 GPU 利用率低，CPU 占用率高：如何解决？》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注公众号，带你了解更多关于的知识点！