1.环境配置（1）首先需要配置代码运行所需要的环境，本文使用的是从官网下载的代码，其源码是在TensorFlow运行的，故需要安装TensorFlow，我安装的是TensorFlow-gpu=15.0版本，所以之前需要先配置好相应的Cuda环境和Cudnn环境，这里使用的是Cuda10.0，我试过Cuda10.1，会出现错误，虽然可以通过修改实现代码正常运行，但最后还是安装与TensorFlow版
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2024-09-30 16:34:53
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一、图使用设置import os
import tensorflow as tf
# True:当GPU不存在或者程序中出现GPU不能运行的代码时，自动切换到CPU运行
tf_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
# 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]
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2024-03-15 12:22:29
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相信很多人，包括我在内，都对GPU的显存抱有不小的怨念，CUDA out of memory之类的问题一直困扰着咱等，今天这篇文章就是来浅析一下，说不定会有所帮助首先就一笔带过说一下GPU的重要性吧，以Pytorch为例，就是使用CUDA，cuDNN对深度学习的模型推理时执行的各种计算转换为矩阵乘法进行加速，来达到从猴年马月的运行，到现在几十成百倍的提速。 至于我们爱之深恨之切的显存呢，以数据读取
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2023-10-21 11:24:28
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CPU使用率
CPU使用率，就是CPU被使用的比例，也就是空闲之外的使用比例
Linux是一个多任务的操作系统，会将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。
为了维护CPU时间，Linux通过事先定义的节拍率(内核中表示为HZ)，触发时间中断，并使用全局变量Jiffes记录
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2024-03-19 00:04:08
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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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CPU度量1. 指标范围1.1 User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization合理值:60-85%，如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%，则进程可能要花时间在运行队列中等待，响应时间和业务吞吐量会受损害；us过大，说明有用户进程占用很多cpu时间，需要进一步的分析其它软硬件因素；sy过大，说
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2024-03-29 20:33:30
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# 如何解决PyTorch模型训练中GPU利用率为0的问题
## 引言
在使用 PyTorch 进行模型训练时，遇到 GPU 利用率为0的情况是非常常见的。这意味着你的代码没有成功地利用 GPU 来加速训练，可能是由于多种原因造成的。在本文中，我将指导你逐步检查和解决这个问题的流程。
## 整体流程
以下是解决 GPU 利用率为 0 的步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
| ---- |
原创
2024-09-17 03:52:30
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在Linux/Unix下，CPU利用率（CPU utilization）分为用户态，系统态和空闲态，分别表示CPU处于用户态执行的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。平时所说的CPU利用率是指：CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。(上述代码中使用的方法为：1 - CPU空闲运行时间/总运行时间 ，与这个计算方法原理上是一样的）
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TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率9前言首先，如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了，可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭但是！如果现在还是在进行session.run(..)的话！尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋，这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣)如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了，记得回来给小夕发小红包(￣...
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2022-03-09 14:30:59
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TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率9前言首先，如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了，可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭但是！如果现在还是在进行session.run(..)的话！尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋，这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣)如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了，记得回来给小夕发小红包(￣...
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2021-06-11 14:39:35
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【导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？ 今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。是的，永久免费。训练模型，无疑是机器学习中最耗费时间和成本最高的部分。在GPU上训练模型可以将训练速度提升接近40倍，将2天的训练时间减少到几个小时。但是——提升速度通常意味着你要花钱。还好小编有幸遇到了一个95后小盆友Jhonson，给我介绍了一款叫做Google Colab的伟大工具，能够永
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2024-05-13 10:18:26
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load average:表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。系统平均负载是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。这个数字越小越好。Cpu负载和cpu利用率的区别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负载:显示的是一段时间内正
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2024-06-27 22:17:09
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本来一切正常的云主机，突然cpu 100% ,这事出无常必有妖，本能的反应便是中了挖矿病毒，上网络上搜索 top 命令中查看的 进程中占有100 的 kswapd0 这个线程，发现中招的不止我自己 文章目录一、关于 kswapd0二、删除挖矿病毒三、安全防护 一、关于 kswapd0 它是虚拟内存管理中，负责换页的，操作系统每过一定时间就会唤醒kswapd ，看看内存是否紧张，如果不紧张，则
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2024-04-20 21:47:36
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多卡训练显卡利用率问题最近我继承了前同事的深度学习代码，使用pytorch写的。在nvidia-smi查看显卡利用率的时候发现显卡是经常出现除了第一张显卡外，其他7张显卡的利用率为0的情况。同时查看了CPU利用率，发现大多的核也是空闲的：阅读代码后先后试了：调整dataloader的num_workers的数量（之前为默认值）、把数据先加载到内存的方法均无法得到明显改善。然后我debug各个阶段的
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2023-08-17 15:41:23
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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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知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101544149概述NeurlPS2019 大会的「Efficient Processing of Deep Neural Network: from Algorithms to Hardware Architectures」的演讲概括性地介绍了目前深度学习加速领域的进展，看后觉得这个演讲的逻辑清晰，于是想结合演讲ppt内容和近
最近刚刚更新的yolov5 3.1版本，里边封装了好多好多的数据强化方法，但是在实际训练中，并不是强化方法越多越好，下边主要是基于其中的三种方法做一下介绍： 1.mosaic Mosaic简单的说就是把四张训练图片缩放拼成一张图，这样我们原本较大的目标在缩小大概一倍之后也会变成较小的目标，这样训练可以增强我们模型的检测小模型的能力。 但是如果我们的数据集本身就有很多的小目标，那么这个方法反而会导致
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2024-09-24 10:36:46
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# PyTorch GPU利用率为0
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，我们通常会尽可能地利用GPU来加速计算，提高训练速度和效率。然而，有时候我们可能会遇到GPU利用率为0的情况，即GPU在训练过程中几乎没有被使用。本文将对PyTorch GPU利用率为0的原因进行分析，并给出相应的解决方法。
## 1. GPU利用率为0的原因
在深度学习中，模型的训练通常涉及大量的矩阵运算
原创
2024-01-05 09:44:24
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⬅️ 前言更新日志：20220404：新增一个DDP 加载模型时显存分布不均问题，见目录遇到的问题及解决处主要是上次server12 被自己一个train 直接线程全部拉满了（没错 … server8 也被拉满过 emm我一开始还没发现 原来是我拉满的）
现场实况后面刘所就跟我说让我看看是不是dataset里面的处理太多了，这样下来GPU占着 使用率也不高，建议先处理完了再直接由load进
cpu利用率和average load概念CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准，看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率，顾名思义就是对于CPU的使用状况，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作
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2024-04-15 10:47:52
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