GPU训练模型时，CPU利用率过高怎么办？

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 torchprint(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 ResNetResNet(......).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。