如何实现“pytorch 显卡占用率低 CPU占用率高”

1. 流程展示

步骤 操作
1 加载模型到CPU
2 将模型参数移动到CPU
3 设置torch.no_grad()以减少显卡占用率
4 将输入数据移动到CPU
5 使用CPU进行推理

2. 操作步骤及代码

步骤1：加载模型到CPU

在这一步，我们需要将模型加载到CPU上进行操作。

import torch

# 加载模型
model = YourModel().to(torch.device('cpu'))

步骤2：将模型参数移动到CPU

# 将模型参数移动到CPU
model.cpu()

步骤3：设置torch.no_grad()以减少显卡占用率

# 设置torch.no_grad()以减少显卡占用率
with torch.no_grad():
    # 在这个代码块中进行推理操作

步骤4：将输入数据移动到CPU

# 将输入数据移动到CPU
input_data = input_data.to(torch.device('cpu'))

步骤5：使用CPU进行推理

# 在`torch.no_grad()`代码块中使用CPU进行推理
output = model(input_data)

3. 饼状图展示

pie
    title 显卡占用率 vs CPU占用率
    "显卡占用率" : 20
    "CPU占用率" : 80

通过以上步骤，你可以实现“pytorch 显卡占用率低 CPU占用率高”的效果。希朝这篇文章能够帮助你更好地理解和实现这一功能。如果有任何问题，欢迎随时向我提问。祝学习顺利！