深度學習PyTorch,TensorFlow中GPU利用率較低,CPU利用率很低,且模型訓練速度很慢的問題總結與分析 ...
主進程初始化 dataloader DataLoader dataset, num workers , batch size 創建num workers個不同的子進程。 為每個子進程維護一個index queue,用於發送需要采集數據的index。注意,隊列每個元素都是一個batch的index的數組。 所有子進程共享一個data queue ,用於存放子進程返回的數據。 為每個子進程的 ind ...
2022-03-25 17:28 0 978 推薦指數:
深度學習PyTorch,TensorFlow中GPU利用率較低,CPU利用率很低,且模型訓練速度很慢的問題總結與分析 ...
num_workers通過影響數據加載速度,從而影響訓練速度 在調整num_workers的過程中,發現訓練速度並沒有變化 原因在於: num_workers是加載數據(batch)的線程數目 當加載batch的時間 < 數據訓練的時間 GPU每次訓練完都可以直接從CPU中取到 ...
https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影響機器性能 ...
一開始是在jupyter notebook上跑pytorch相關函數,每次使用dataloader函數,如果我把num_workers設置為大於0的數,一到迭代dataloader那里就不運行了;但jupyter notebook也不報錯,就那么一直卡着,后來在網上查這個問題的解決 ...
如何提高GPU利用率(更新中) 核心宗旨:通過調整網絡結構,batcsize大小,worker 數量,讓數據讀取的時間與網絡前向傳播和反向更新時間大致相同 一般的瓶頸就在 I/O 上面,因此可以預先把很多圖片、特征等小文件存儲到 LMDB 數據庫,加快磁盤 I/O 速度,工具傳送門 ...
參考鏈接:https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585 總結一下,第一是增加batch size,增加GPU的內存占用率,盡量用完內存,而不要剩一半,空的內存給另外的程序用,兩個任務的效率都會非常低。 第二,在數據加載 ...
利用率,還有正在工作的GPU進程。這些信息已經足夠我們對GPU的狀態進行監控了。 ...
windows如何查看nvidia顯卡(GPU)的利用率和溫度nvidia-smi只要在文件夾C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,把該文件拖到命令提示符窗口(win+R,再輸入‘CMD’進入),就可以顯示 ...