YOLOV7训练速度慢

训练时，GPU使用率忽高忽低，12核CPU只有两个线程工作。请问该如何解决，就解答，多谢。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7731143
• 除此之外, 这篇博客: 对YOLOv3进行瘦身-行人检测中的 GPU对比： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 原始的YOLO v3速度测试，原来大概是40FPS的样子：

  

  经过自己大致裁剪的YOLO模型的速度达到了59 FPS

  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  问题的主要内容是关于YOLOV7训练速度慢的解决方法。根据参考资料，以下是解决问题的步骤:

  1. 查看GPU使用率：首先，需要确定GPU使用率是否达到最大值。可以使用NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi)命令行工具来查看GPU的使用情况。运行以下命令来检查GPU使用率：

  nvidia-smi
  

  1. 检查GPU驱动程序：确保你的显卡驱动程序是最新的，并且与YOLOV7要求的驱动程序版本兼容。可以在NVIDIA的官方网站上找到最新的显卡驱动程序。

  2. 检查YOLOV7的版本：确保你使用的是最新版本的YOLOV7。通过更新到最新版本来获得更好的性能和稳定性。

  3. 检查YOLOV7的配置文件：检查YOLOV7的配置文件，确保你的配置文件设置正确并且与你的GPU和CPU的规格相匹配。确保你使用的是适合你的硬件的配置。

  4. 检查数据集的大小：如果你的数据集很大，可能会导致训练速度变慢。可以尝试缩小数据集的大小，只使用部分数据进行训练，看看是否可以提高训练速度。

  5. 并行训练：如果你的GPU支持多个线程的并行计算，可以尝试使用并行训练来加速训练过程。可以使用多进程或多线程来实现并行训练。

  6. 确保代码优化：检查你的代码是否进行了优化，例如使用了并行计算、批处理等技术来提高训练速度。可以结合使用CUDA和cuDNN来优化代码。

  请注意，以上步骤是一般性的解决方法，并不能保证一定能解决问题。如果以上步骤都已经尝试过了，仍然没有解决问题，可能需要进一步分析和调试。在这种情况下，我无法提供具体的解决方案，请尝试咨询专业的YOLOV7开发者或技术支持团队来获取更详细的帮助。