Pytorch GPU利用率低的原因及解决方法

一、显存不足

在使用 Pytorch 进行深度学习训练时，显存不足是影响 GPU 利用率的主要因素之一。当 GPU 内存不足时，Pytorch 会自动降低 batch size 或者减少网络的深度，这样会导致训练速度变慢，GPU 利用率下降。因此，在进行深度学习训练时，需合理分配 GPU 内存。

以下代码可以设置 Pytorch 的 GPU 内存使用比例:

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)：设置使用的GPU设备序号，0表示第一个GPU设备。

torch.backends.cudnn.benchmark = True：运行完毕之后会保存运行速度最快的CuDNN算法，下次会直接调用，节省时间，但是显存占用可能会更多。

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.9)：设置每个GPU进程允许使用的显存占比。

二、数据预处理不当

数据预处理不当也是导致Pytorch GPU利用率低的原因之一。比如在对图像进行数据增强时，增加了额外的计算量，从而导致 GPU 利用率降低。因此，应该对数据进行合理的预处理。

以下代码可以使用 Pytorch 内置的 torchvision 进行数据增强的操作:

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)：随机切割成 224x224 大小的图片。

transforms.RandomHorizontalFlip()：随机进行水平翻转操作。

transforms.ToTensor()：将图片转化为 Pytorch 中的 tensor 数据结构。

transforms.Normalize()：进行张量归一化操作。

三、模型负载过重

当模型负载过重时，也会导致 Pytorch 的 GPU 利用率降低。因此，在模型设计时，应该尽量减小模型的复杂度，避免过多的冗余计算。

以下代码可以使用 Pytorch 内置的 nn.Module 类，按照需求自定义模型:

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

以上代码展示了如何使用 Pytorch 自定义一个卷积神经网络模型。在定义模型时，使用了 Pytorch 内置的卷积层、批量归一化和 Relu 激活函数。

四、多进程训练不当

在使用 Pytorch 进行多进程训练时，需要注意进程数量与 CPU 核心数之间的关系。如果进程数量过多，而 CPU 核心数不足，则会导致多进程训练效率低下。

以下代码可以设置 Pytorch 进行多进程训练时使用的进程数量:

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')：设置对CPU和GPU显存的占用策略，这里设置为 'file_system'，表示它们的占用是独立的，互相不受影响。

torch.utils.data.DataLoader()：用来往模型中载入训练数据。

num_workers=num_workers：设置用于载入训练数据的进程数量。

五、没有使用CUDA

CUDA 是 Nvidia 开发的针对 GPU 的通用并行计算平台，可用于 Pytorch 加速。如果没有启用 CUDA，那么 Pytorch 将只能使用 CPU 进行运算，从而导致训练速度缓慢。

以下代码可以启用 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")：判断可用的显卡类型，返回 cuda 或是 cpu。

model.to(device)：将模型移入 GPU 环境。

结语

本文从显存不足、数据预处理不当、模型负载过重、多进程训练、没有使用 CUDA 等多个方面详细阐述了 Pytorch GPU 利用率低的原因及解决方法，并给出了相应的代码示例，相信可以帮助大家更好地使用 Pytorch 进行深度学习训练。