本文主要是介绍torch训练gpu利用率不高，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
GPU的显存占用和算力利用直接影响模型的训练速度
显存一直占用，但是显卡使用率大多数情况为0
GPU利用率低问题
1.提高线程数
2.打开pin_memory
# 在pytorch 加载数据时提高线程数，打开pin_memory
torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=8,pin_memory=True)3.数据预处理占用比较久
mmdetection中yolov3的数据预处理
# dict(# type='Expand',# mean=img_norm_cfg['mean'],# to_rgb=img_norm_cfg['to_rgb'],# ratio_range=(1, 2)),# dict(# type='MinIoURandomCrop',# min_ious=(0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9),# min_crop_size=0.3),这部分注释掉会比较快
暂时不知道如何处理
参考链接：
模型训练 GPU利用率低，占用低怎么破_vmare gpu使用低_Dennis-Ning的博客-CSDN博客
Images normalization using too much cpu during inference · Issue #4488 · open-mmlab/mmdetection · GitHub
yolov5训练加速--一个可能忽视的细节（mmdetection也一样），为什么显卡使用率老是为0？_kv1830的博客-CSDN博客
深度学习训练时GPU利用率忽高忽低如何解决？ - 知乎 (zhihu.com)
【深度学习】踩坑日记：模型训练速度过慢，GPU利用率低_模型跑的慢的原因-CSDN博客
深度强化学习遇到问题：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。 - 知乎 (zhihu.com)
https://www.cvmart.net/community/detail/4483
这篇关于torch训练gpu利用率不高的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
