通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 另外一种方式,使用.to(device)的方式,将cpu的数据切换到gpu,如下: #配置参数:config.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') data = data.to(config.device) 1. 2. 2.对数据...
当训练时GPU利用率很低而内存占比很高时,可以尝试以下方法提高GPU利用率: 批量化操作:将输入数据进行批量处理,可以减少传输和计算的开销。使用PyTorch的DataLoader,并设置适当的batch_size,可以同时处理多个样本,提高GPU利用率。 异步数据加载:使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数,设置合适的数值,可以实现在数据加载...
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需要check程序是否卡住并未执行起来。显存占用有很多原因，一方面是网络模型，一方面是数据以及GPU运行时。