用的是GTX1060的显卡，跑yolov5下的train.py脚本进行训练时，发现GPU_MEM分配的特别低，只有0.2G，但实际我GTX1060的GPU有6G的显存，打开资源管理器发现GPU利用率只有10%左右，但是CPU在60-70%之间。
我打印torch.cuda.is_avaluble()结果是True，说明torch是GPU版本，那为什么感觉像是没用显卡在跑？
YOLOV5训练数据时，GPU显存利用率低
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- 2023-01-09 12:52回答 2 已采纳 ？你这不是只有一张显卡，为什么指定的是1而不是0？显卡编号下标是从0开始的，这个只统计英伟达的显卡，像核显或者AMD都是不参与统计的，这个连显存都没起来，说明根本就没调用到显卡。只有显存起来了，但是利
- 2022-10-25 09:11回答 2 已采纳 显存沾满说明有调用，只不过瓶颈不在GPU，而是你的其他部分，也就是常说的木桶效应，比如你这个明显就是内存不足导致的。另外，很多人有个误解，说GPU使用率不高，是不是没调用，但是实际上这里显示的一般是平
- 2022-12-31 20:12回答 2 已采纳 很遗憾，我无法确定你遇到的问题的原因。在没有更多的信息的情况下，我只能给出一些潜在的建议。 首先，如果你发现模型使用更大的权重文件时在 GPU 上运行会导致数据全部变为 nan，可能是因为你的 GP
- 2023-03-31 22:15Goyavae的博客 用Yolo5跑自己的数据集，torch_GPU和CUDA都安装了，使用GPU跑模型，GPU的占用率为1%，设置的epoch为300，batch size为32，大概6min多/epoch，数据集很小，刚过一千。在网上查了相关的文章，发现可能是读取数据造成的...
- 2021-05-11 10:28回答 1 已采纳 parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') defau
- 2021-04-05 20:56回答 2 已采纳 mmdetection没试过，但是yolov5默认300多次是因为人家是在coco数据集上面训练的，而你看yolov5的主页，里面的各个模型的对比可以看出来，基本上都是300epoch的时候达到较好的
- 2021-07-15 17:34回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手。为了技术专家团更好地为您解答问题，烦请您补充下（1）问题背景详情，（2）您想解决的具体问题，（3）问题相关代码图片或者报错信息。便于技术专家团更好地理解问题，并给出解决方案。
- 2021-11-11 14:33所向披靡的张大刀的博客 yolov5多GPU训练显存低 修改前： 按照配置，在train.py配置如下： 运行 python train.py 后nvidia-smi 显示显存占用如下： 修改后 参考yolov5 官方中的issue中，有人提到的分布式多进程的方法： 在yolov5运行的...
- 2023-04-08 12:36回答 1 已采纳 mnist数据集太小了，所以gpu用不满，这是很正常的
- 2022-08-05 17:33回答 2 已采纳 最后通过朋友帮助，发现batch_size的大小会影响到训练的收敛效果。解决方法：batch_siz最初设置为4改为batch_siz=8就可以了
- 2022-03-08 10:24回答 2 已采纳 work number设置到cpu最大核心数，batch size 搞大点，你的显存才用了2G，还有那么多呢，不过显卡利用率低很正常，又不是挖矿，显卡很多时候要等硬盘或者内存读取信息呢。你把这里换成c
- 2022-10-04 17:15罅隙`的博客 2022年最新最全的yolov5训练自己的数据集教程，零基础的小白也可以快速上手。
- 2021-07-03 07:13回答 2 已采纳 对于此问题，从网上查阅看解决的尝试多种多样，主要有，1.将代码中使用np的函数改成用tf中的函数。如bias_inv = np.arctanh(bias)，改成bias_inv = tf.math.a
- 2023-03-26 22:32kv1830的博客 如果你的训练图片都很大，比如分辨率高，或者压缩率低，你都可以根据训练用到的分辨率直接把原图resize一下， 保存为jpg格式，直接保存到npy文件中（具体见续篇），比如你训练的分辨率用的是640（yolov5默认就是640...
- 2023-09-03 00:53kv1830的博客 之前写过一篇yolov5训练加速的文章，将图片缓存到内存或者缓存npy到SSD上以加速图片加载的时间，但是涉及到把原图resize到640的时候会有一些细节需要注意。
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5月12日
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