我正在运行Windows 10,Core i7-8700 CPU,gtx geforce 1660 ti GPU。 在训练模型时,gpu利用率非常低(最大值为5-10%,有时更低)。 网络甚至是五层。另一方面,CPU利用率为30%或更高。
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请检查以下内容:
CUDA和CuDNN版本匹配。根据统计数据,训练时很可能使用CPU而不是GPU。您可以尝试在选项2下查看GPU是否可用。
如果前者解决了,则可能要增加batch_size,以防批次大小非常小。 TensorFlow可能会为您的训练预分配少量GPU。
对于步骤1,为了验证视频卡是否可用并且已使用,请使用以下代码行:
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# Create some tensors
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
c = tf.matmul(a, b)
print(c)
打印结果应包含(连同结果)以下信息:
在设备中执行操作MatMul / job:本地主机/副本:0 /任务:0 /设备:GPU:0