深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢的问题总结与分析 ...
主进程初始化 dataloader DataLoader dataset, num workers , batch size 创建num workers个不同的子进程。 为每个子进程维护一个index queue,用于发送需要采集数据的index。注意,队列每个元素都是一个batch的index的数组。 所有子进程共享一个data queue ,用于存放子进程返回的数据。 为每个子进程的 ind ...
2022-03-25 17:28 0 978 推荐指数:
深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢的问题总结与分析 ...
num_workers通过影响数据加载速度,从而影响训练速度 在调整num_workers的过程中,发现训练速度并没有变化 原因在于: num_workers是加载数据(batch)的线程数目 当加载batch的时间 < 数据训练的时间 GPU每次训练完都可以直接从CPU中取到 ...
https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影响机器性能 ...
一开始是在jupyter notebook上跑pytorch相关函数,每次使用dataloader函数,如果我把num_workers设置为大于0的数,一到迭代dataloader那里就不运行了;但jupyter notebook也不报错,就那么一直卡着,后来在网上查这个问题的解决 ...
如何提高GPU利用率(更新中) 核心宗旨:通过调整网络结构,batcsize大小,worker 数量,让数据读取的时间与网络前向传播和反向更新时间大致相同 一般的瓶颈就在 I/O 上面,因此可以预先把很多图片、特征等小文件存储到 LMDB 数据库,加快磁盘 I/O 速度,工具传送门 ...
参考链接:https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585 总结一下,第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载 ...
利用率,还有正在工作的GPU进程。这些信息已经足够我们对GPU的状态进行监控了。 ...
windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度nvidia-smi只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示 ...