总结
gpu训练模型时cpu利用率高的原因及解决方法
在使用gpu训练模型时，遇到cpu利用率过高而gpu利用率过低的情况，可能存在以下几个原因：
1. gpu配置错误
检查cuda和pytorch版本是否匹配，并运行以下代码验证gpu是否配置成功：
import torch print(torch.cuda.is_available())
如果输出为false，则表明gpu未配置好。
2. 未指定gpu设备
确保在代码中指定使用gpu设备，例如：
device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' from torchvision.models import ResNet ResNet(......).to(device)
3. 代码自身问题
如果上述步骤均无问题，则可能是代码本身导致cpu利用率过高。考虑代码中是否开启了多线程或多进程，这些操作会增加cpu占用率。尝试减少这些并行操作的线程或进程数量以降低cpu占用率。
深度学习模型训练过程中cpu占用率较高是比较常见的。为了提高gpu利用率，可以尝试增大batch_size以增加gpu显存占用率。
以上就是GPU训练模型时，CPU利用率过高怎么办？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告![ThinkPHP5快速开发企业站点[全程实录]](https://img.php.cn/upload/course/000/000/068/6253d918a3ce7278.png)
收藏
收藏
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
下载豆包电脑版，提高工作效率
385
