pytorch训练时gpu利用率太低

如图用pytorch训练一个还比较轻量级的目标检测网络，训练图片只有3000张左右。发现GPU利用率几乎一直在10%以下，cpu在40-50%,内存在90%左右。请问该怎么提高GPU利用率减少训练时间？

number work和batch size调大，不过估计没用，你的瓶颈目前在内存，你这内存不够,调整再大也塞不下。至于为什么你的GPU利用率低，原因在于GPU利用率是一段时间内的平均利用率，在计算的时候高，显卡计算比较快，但是等待IO数据的过程相当于空闲，空闲的时间多了，平均利用率不就下来了？

我怀疑你的代码有问题，根本就是在cpu上运行，没有启用gpu

尽量使用较大的批量大小进行训练，这样可以充分利用GPU的并行计算能力，提高GPU利用率

单GPU或者CPU

# 单GPU或者CPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

多GPU请参考下方链接

https://blog.csdn.net/weixin_41012765/article/details/128089337

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇博客也许可以解决你的问题👉 ：详解pytorch实现猫狗识别98%附代码
除此之外, 这篇博客: PyTorch模型训练集正常收敛，但验证集准确率稳定在10%并保持不变中的 最终解决 部分也许能够解决你的问题。
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
要提高PyTorch训练时的GPU利用率，可以尝试以下优化方法：
1. 确保模型和数据在GPU上进行计算：使用model.to(device)和images.to(device)将模型和数据移动到GPU上进行计算。
```
model.to(device)
...
images = images.to(device)
```
1. 增加batch_size的大小：增加batch_size可以充分利用GPU的并行性能。可以尝试不同的batch_size大小来找到性能最佳值，但要注意不要超过GPU显存的限制。
```
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
```
1. 简化数据预处理过程：复杂的数据预处理过程可能会导致GPU利用率降低。可以尝试简化数据预处理的步骤以提高GPU利用率。
2. 使用更高效的模型结构或优化算法：一些模型结构可能不够高效，导致GPU利用率低下。可以尝试使用更高效的模型结构或优化算法来提高GPU利用率。
3. 减少不必要的数据传输：避免在每个训练迭代中频繁地将数据从GPU传输到CPU，可以减少数据传输开销。可以尝试在每个迭代中尽量减少数据传输的次数。
```
for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
```
1. 使用更快的硬件：如果GPU的性能受到限制，可以考虑升级到更快的GPU或使用多GPU并行训练来提高训练速度。
请注意，优化GPU利用率可能需要根据具体情况进行尝试和调整，因为不同的模型和数据集可能有不同的最佳优化策略。

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