Pytorch GPU利用率低的原因及解決方法

一、顯存不足

在使用 Pytorch 進行深度學習訓練時，顯存不足是影響 GPU 利用率的主要因素之一。當 GPU 內存不足時，Pytorch 會自動降低 batch size 或者減少網絡的深度，這樣會導致訓練速度變慢，GPU 利用率下降。因此，在進行深度學習訓練時，需合理分配 GPU 內存。

以下代碼可以設置 Pytorch 的 GPU 內存使用比例:

import torch
torch.cuda.set_device(0)
torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.9)

其中：

torch.cuda.set_device(0)：設置使用的GPU設備序號，0表示第一個GPU設備。

torch.backends.cudnn.benchmark = True：運行完畢之後會保存運行速度最快的CuDNN算法，下次會直接調用，節省時間，但是顯存佔用可能會更多。

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.9)：設置每個GPU進程允許使用的顯存佔比。

二、數據預處理不當

數據預處理不當也是導致Pytorch GPU利用率低的原因之一。比如在對圖像進行數據增強時，增加了額外的計算量，從而導致 GPU 利用率降低。因此，應該對數據進行合理的預處理。

以下代碼可以使用 Pytorch 內置的 torchvision 進行數據增強的操作:

import torchvision.transforms as transforms

data_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

其中:

transforms.RandomResizedCrop(224)：隨機切割成 224×224 大小的圖片。

transforms.RandomHorizontalFlip()：隨機進行水平翻轉操作。

transforms.ToTensor()：將圖片轉化為 Pytorch 中的 tensor 數據結構。

transforms.Normalize()：進行張量歸一化操作。

三、模型負載過重

當模型負載過重時，也會導致 Pytorch 的 GPU 利用率降低。因此，在模型設計時，應該盡量減小模型的複雜度，避免過多的冗餘計算。

以下代碼可以使用 Pytorch 內置的 nn.Module 類，按照需求自定義模型:

import torch.nn as nn

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        ...
        
    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        ...
        return out

以上代碼展示了如何使用 Pytorch 自定義一個卷積神經網絡模型。在定義模型時，使用了 Pytorch 內置的卷積層、批量歸一化和 Relu 激活函數。

四、多進程訓練不當

在使用 Pytorch 進行多進程訓練時，需要注意進程數量與 CPU 核心數之間的關係。如果進程數量過多，而 CPU 核心數不足，則會導致多進程訓練效率低下。

以下代碼可以設置 Pytorch 進行多進程訓練時使用的進程數量:

import torch.multiprocessing as multiprocessing

multiprocessing.set_sharing_strategy('file_system')

train_dataset = ...
train_sampler = ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler,
    num_workers=num_workers)

其中:

torch.multiprocessing.set_sharing_strategy(‘file_system’)：設置對CPU和GPU顯存的佔用策略，這裡設置為 ‘file_system’，表示它們的佔用是獨立的，互相不受影響。

torch.utils.data.DataLoader()：用來往模型中載入訓練數據。

num_workers=num_workers：設置用於載入訓練數據的進程數量。

五、沒有使用CUDA

CUDA 是 Nvidia 開發的針對 GPU 的通用並行計算平台，可用於 Pytorch 加速。如果沒有啟用 CUDA，那麼 Pytorch 將只能使用 CPU 進行運算，從而導致訓練速度緩慢。

以下代碼可以啟用 Pytorch 中的 CUDA 加速:

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

其中:

device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)：判斷可用的顯卡類型，返回 cuda 或是 cpu。

model.to(device)：將模型移入 GPU 環境。

結語

本文從顯存不足、數據預處理不當、模型負載過重、多進程訓練、沒有使用 CUDA 等多個方面詳細闡述了 Pytorch GPU 利用率低的原因及解決方法，並給出了相應的代碼示例，相信可以幫助大家更好地使用 Pytorch 進行深度學習訓練。