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())
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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【创想鸟】其它相关文章！
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