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 torchprint(torch.cuda.is_available())
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。
以上就是模型训练 CPU 利用率高，GPU 利用率低的原因是什么？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
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