使用keras搭建模型，用imagenet的权重进行预训练。densenet169的layers数量未595，冻结模型前593，增加一个2分类的dense层，使用图片训练。本篇文章是对上一篇DenseNet模型微调训练后的参数调优过程的记录和分析，对denseNet模型微调的方式和方法请参见另一篇博客： 模型训练结束后，在实际的测试过程中，发现模型仍然存在一些常见问题：比如：过拟合、误检
为了提高计算机的执行效率，需要尽量提高CPU的有效执行率。由于主流的应用系统以线程为运算执行基本单位，所以线程数可以等同于运算执行单位数量。由于在用户空间，需要用户自行进行线程的调度，那么如何计算最佳的线程数量呢？ 从线程的状态当中，可以知晓一个线程并不是总在执行的，它会因为I/O等原因陷入阻塞状态，这种状态下，CPU会处于空闲状态。为了提高CPU的利用率，这便需要在某一个线
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2024-04-22 13:13:14
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前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
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2024-10-16 18:21:41
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1、CPU利用率和负载CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比；cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数，这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程，不包括处于wait状态进程。CPU利用率高，并不意味着CPU的负载大。两者
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2024-05-02 07:21:28
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自2018年1月2日，Intel CPU的芯片级漏洞Meltdown（熔断）和Spectre（幽魂）被媒体曝光以来，和以往任何一次病毒和漏洞大规模爆发不同，即使经过近1个月全产业链的努力，漏洞似乎仍然没有妥善的解决方案。老Z认为：这可能是自计算机诞生以来，除了千年虫问题，产业面临的最严重的挑战！甚至有专家预言，CPU摩尔定律可能受到此次事件的影响而终结。 面对CPU M/S漏洞，只是打补丁，你可能
CPU处理器也称为中央处理器，其相当于计算机的心脏，是电脑中的核心配件，也是密不可分的一个组成部分。主要用作于计算机系统的运算和控制核心，也是信息处理、程序运行的最终执行单元。不过在我们日常使用电脑时，有时候也会遇到CPU占用率100%的问题，此时电脑是非常卡的状态，轻微则出现未未响应，严重时会导致直接卡死机。针对这一系列的问题，今天就来分享一个通过修改注册表的方式，去实现提升CPU的性能。具体操
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2023-10-19 17:22:30
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1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
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2024-10-31 16:13:00
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shell cpu利用率 内存利用率
原创
2017-08-08 18:14:18
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# PyTorch显存利用率高GPU利用率低的原因及解决方案
在深度学习训练过程中，我们经常会遇到显存利用率高而GPU利用率低的问题。这不仅会导致训练速度变慢，还可能影响模型的性能。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示PyTorch训练过程中的各个环节：
```mermaid
flowchart TD
A[开始训练] --> B[
原创
2024-07-22 10:24:39
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在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1. GPU内存占用率问题&nb
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2023-09-07 16:58:23
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内存利用率 有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。 free命令 free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令 图7-5 是来自于Ubuntu 系统的free 命令的输出结果，其中的shared 列已经废弃了。 switch 选项将命令设置成轮询模式，使统计信息根据提供的时间间隔秒数定期进行更新。例如，每隔5 秒轮询内存一次的命令是f...
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2012-05-05 22:59:00
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如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。显卡爆炸显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM(out of memory)。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用
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2023-10-29 19:28:50
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随着应用的数据量不断的增加，系统的反应一般会越来越慢，这个时候我们就需要性能调优。性能调优的步骤如下： Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内
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2023-07-07 17:53:20
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# PyTorch CUDA内存占用高而利用率低的优化策略
在使用PyTorch进行深度学习时，很多新手可能会遇到CUDA内存占用高而GPU利用率低的问题。这个问题不仅会影响模型的训练效率，还可能导致内存溢出。本文将为你提供一个系统的解决方案，包括整体流程、每一步的具体操作和代码示例。
## 整体流程
以下是解决这一问题的整体流程：
| 步骤 | 描述
问题描述最近课程实验在与同学交流的过程中发现自己的模型训练速度比别人慢很多，而且使用AI Studio的Tesla V100速度与自己笔记本的GTX1050速度差别不大，跑一个ResNet50的epoch要12分钟，一度让我怀疑百度给我提供的是阉割版的显卡。 尤其是训练ResNet和VGG的时候更加发现了这个问题，使用nvidia-smi查看了一下结果如下： 显然GPU利用率为0就很不正常，但是有
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2024-02-15 15:03:23
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# 深度学习中的CPU与GPU利用率问题
在深度学习的应用中，计算资源的有效利用至关重要。通常，深度学习任务会涉及大量的矩阵运算与数据处理，因此通常采用GPU（图形处理单元）来加速计算。然而，在一些情况下，我们可能会发现CPU的利用率偏高，而GPU的利用率却相对较低。这种现象可能影响训练速度，造成资源浪费。本文将探讨这一问题，并提供相应的解决方案和代码示例。
## 1. CPU与GPU的工作机
# 如何优化 PyTorch 使用 DataParallel 时 CPU 和 GPU 的利用率
在深度学习模型训练中，合理利用 CPU 和 GPU 的计算资源至关重要。对于刚入行的开发者来说，可能会遇到“PyTorch DataParallel 在 CPU 利用率很高而 GPU 利用率低”的问题。本文将为你提供一个清晰的流程，以及实现步骤和代码示例，帮助你优化性能。
## 总体流程
以下表格
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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2024-03-03 08:42:27
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以下引用记录来自此blog
上次被老板教授了好久，出现西安卡利用率一直很低的情况千万不能认为它不是问题，而一定要想办法解决。比如可以在加载训练图像的过程中（__getitem__方法中）设定数据增强过程中每个步骤的时间点，对每个步骤的时间点进行打印，判断花费时间较多的是哪些步骤，然后尝试对代码进行优化，因为torhc.utils.data中的__getitem__方法是由CPU上的一个num_wo
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2023-10-06 23:05:15
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文章目录基础概念节拍器HZJiffiesUSER_HZ/proc/statCPU 使用率查看cpu使用率的工具常用工具perfperf top 实时展示perf record 采样后保存到文件 和 perf report 解析展示案例Tips获取docker中运行函数名的方法具体步骤如下: 基础概念节拍器HZ节拍器HZ定义每秒钟触发时间中断的次数节拍器HZ为内核的可配选项，可以设置为 100、2
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2024-02-25 12:45:57
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